時間：2023-08-21 17:14:13
導語：在人工智能的倫理思考的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領您探索更多的創(chuàng)作可能。
人工智能是具有類人智能甚至超越人類智能的機器，是對人類智能活動的替代、解放和強化。這種智能可以是計算，也可能是思維、意識、情感等。目前，人工智能已經應用在無人駕駛、人臉識別、定理證明、智能控制、博弈、語言識別等眾多領域。
比如，美國政府2016年10月份就制定了一個野心勃勃的目標：在30年內把美國的交通事故死亡人數降為零。2015年美國的交通事故死亡人數增長7.2%，死亡人數為35092人。美國國家高速公路交通安全管理局（簡稱“NHTSA”）表示，人為因素在交通事故中占比達94%，無人駕駛可以完全消除這項因素。
眾多學者和企業(yè)更是將其視為重新激活世界經濟的主要引擎之一。不過，在這之前還有很多技術、法律乃至倫理問題需要解決。
無人駕駛瓶頸
美國當地時間9月23日，谷歌無人車在山景市與一輛商務貨車撞在一起，這可能是谷歌汽車遭遇的最嚴重車禍。谷歌汽車的右側車門被撞出大面積的凹陷，車窗遭到一定程度的損壞。車禍沒有造成人員傷亡，氣囊已經彈開。這起事故是貨車司機的失誤造成。2016年2月14日，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發(fā)生輕微碰擦的事故，這是谷歌首次表示無人駕駛汽車應當“承擔部分責任”，地點同樣位于加州山景市。
特斯拉公司生產的S型電動轎車則已出現數例自動駕駛模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯鄲市就曾發(fā)生特斯拉自動駕駛致人死亡事故，這應是全球首例。另有業(yè)內資深人士透露，特斯拉自動駕駛出現的事故其實多數未被報道。
這些事故都不斷引發(fā)外界對自動駕駛技術是否足夠成熟的質疑。
根據美國加州2012年通過的相關法案，允許無人駕駛汽車上路測試，但需要合法駕車人坐在駕駛座位上，在緊急情況時操縱汽車。特斯拉汽車的操作手冊也提醒駕駛者，即便在自動駕駛中，也需要把手一直放在方向盤上。但現實中，駕駛員往往喜歡冒險和刺激。
至于技術成熟后的大規(guī)模商用，NHTSA表示，沒有方向盤和油門的無人駕駛汽車在美國市場銷售之前，相關法規(guī)必須做大的調整。
在中國，無人駕駛汽車同樣面臨法律障礙，問題主要集中在牌照和事故責任認定兩方面。
無人駕駛汽車一旦在測試或商用時發(fā)生事故，就面臨責任劃分、理賠等問題。無人駕駛系統、司機、對方的責任如何劃定？由于無人駕駛汽車是由多家企業(yè)集合研制，這些企業(yè)的責任又將如何劃分？如果無人駕駛和有人駕駛可以切換，責任又將如何劃定？
“應當盡快對事故后保險公司的理賠、無人駕駛技術平臺與保險公司對于硬件、軟件供應商的責任追償開展立法工作。只有健全理賠體系時，才能夠消除無人駕駛技術的測試與研發(fā)過程中各方的后顧之憂，切實推動技術的進步與發(fā)展?！敝袊ù髮W傳播法研究中心副主任朱巍向《鳳凰周刊》表示。
中國科學院大學公管學院副教授劉朝表示，由于無人駕駛汽車仍在測試階段，技術路線等都不確定，國家層面法律的修訂和出臺應慎重，自下而上的政策法規(guī)嘗試和探索不失為一條穩(wěn)妥而高效的路徑。另外，在此過程別需要可靠的傳播媒體和真正中立的社會組織發(fā)揮積極的作用。
人工智能引發(fā)失業(yè)潮？
2016年1月，IBM公司開發(fā)的Jill Watson分析系統開始幫助美國佐治亞理工大學的畢業(yè)生解決畢業(yè)論文中遇到的各種問題。Watson在回復電子郵件和論壇發(fā)帖時，語氣隨意，與正常人無異，而且會使用很多口語，能在幾分鐘之內準確地回應問題。
在五個月的試驗中，沒有學生發(fā)現他們的助教是機器人。
類似的人工智能技術已經被應用在法律服務、醫(yī)療助理、金融分析等多個領域，與此相應，部分崗位正在被這些智能機器所替代，從藍領到律師，從醫(yī)生到華爾街分析師。
人工智能技術最有價值的應用可能是金融業(yè)。在金融領域，每提升1%的收益就能獲得巨大的財富。畢馬威在近期一份報告中預測，到2030年銀行及其服務可能“消失”，類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。傳統銀行的多數部門或將消失，而專業(yè)的服務則將獲得更大發(fā)展。
一些評論家預測，人工智能會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業(yè)機會。即便這部分工人能夠找到新工作，也常常是低附加值的，且工作穩(wěn)定性更低。從這個角度講，人工智能不僅可能增加社會不公，更會帶來永久性的失業(yè)以及貧窮。
諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨就認為，勞動市場正因為技術變化而發(fā)生重要轉變，要保護勞動力，就必須對人工智能和自動化系統相關的監(jiān)管和其他政策變化保持高度重視。
真格基金創(chuàng)始人徐小平近年投資了多個人工智能項目。在他看來，人工智能對人類的影響和沖擊將是全方位的。
“有人說，在美國除了卡車司機和銷售員，其他工作都在被替代。不幸的是，卡車司機也在被替代。高中學歷的美國卡車司機年薪7萬美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多數是沒上過大學的白人，他們在全球化和高科技面前成為失意者。”徐小平告訴《鳳凰周刊》。
新近涉足人工智能的雅瑞資本聯合創(chuàng)始人張瑞君相對樂觀，她告訴本刊，目前投資的項目其實主要是代替人們所不愿從事的低端機械化工作，使人們騰出手來，去做更高端、更有創(chuàng)造性的工作，這是一個逐漸的過程?！岸胰斯ぶ悄墚a業(yè)本身也正在吸納眾多高回報的創(chuàng)業(yè)與從業(yè)者?！?/p>
三角獸科技聯合創(chuàng)始人馬宇馳就正忙于招聘多位工程師。2016年2月，他與曾效力百度度秘、微軟小冰的王卓然、亓超合伙創(chuàng)業(yè)，目標是打造一套智能聊天對話系統。其產品主要針對物聯W設備，讓機器聽懂人說話，并作出反饋。其公司目前已獲得兩輪共3000萬元融資，產品已經應用在錘子T3手機、Rokid機器人等。
馬宇馳向本刊介紹，根據行業(yè)預測，2020年全球物聯網設備數量將達240億部，智能終端設備將達到340億部，產業(yè)和就業(yè)空間巨大?！叭绾慰焖偬嵘齽趧诱叩募寄?，這需要社會、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作為培訓勞動者的工具?！毙煨∑秸f。
沖擊人類生存與倫理
2016年3月，谷歌公司創(chuàng)造的人工智能程序阿爾法狗以4：1戰(zhàn)勝世界圍棋高手李世石，這引發(fā)了全球對人工智能的再度關注和廣泛思考。有評論說，從現在起，如何管控人工智能，應該成為一個嚴肅課題。
人工智能的失控乃至危及人類并非遙不可及。美軍無人機在阿富汗等中東地區(qū)已經多次誤傷平民。
科技界的一些知名人士正呼吁禁止“殺手機器人”，他們警告稱，越過這一界限將啟動一場新的全球軍備競賽。盡管“機器人士兵”仍限于設想，但伴隨人工智能快速發(fā)展，軍隊可能在未來20年內部署這類機器人。事實上，包括中國在內的各大國都在加緊研發(fā)水、陸、空無人作戰(zhàn)平臺。
根據摩爾定律，計算機的運算能力每兩年就翻一倍，假以時日，尤其人工智能具備強大的自進化能力后，其威力可能超出人類想象。也許它將能讓人類永生，同樣可能的是地球上所有生命的終結。
物理學家史蒂芬?霍金是憂慮派?！叭斯ぶ悄艿膹娏︶绕穑赡苁侨祟悮v史上最好的事情，也可能是最糟糕的?！被艚鹪谝淮窝葜v中說，“將來，人工智能可能會發(fā)展出來它自己的意志，一個與人類相沖突的意志?！?/p>
當然，機器人也可能并不與人類沖突，而是發(fā)展出人類的意識與情感。這同樣會遭遇棘手的法律和倫理問題。
阿姆斯特丹自由大學羅伯特?哈文教授就指出，應該研究是否需要明確機器人的法律主體地位，并思考從民法、公法、隱私法、知識產權法等維度構建機器人法律框架。就像從嬰兒到成人，伴隨機器人的進化，它將被不斷賦予更多的人權與責任。
人工智能本質上是一種建立在大數據基礎上的自我學習、判斷和決策的算法，其在類案類判、智慧檢務建設等司法系統的“技術革命”中起著重要作用。美國還將算法模型應用到量刑、保釋、假釋等決策中，引發(fā)社會廣泛關注。例如，康斯威星州State v. Loomis案件中，被告認為州法院使用Compas算法模型量刑違反了正當程序原則，其決策的準確性、透明性都有待檢討，遂向州最高法院上訴。在科技革命撲面而來的當下，人工智能技術在法律檢索、風險評估等法治進程中的應用需要認真對待。
一、美麗的誤解：算法默認是公平的
建立在算法模型基礎上的人工智能給社會生活帶來巨大便利，如網絡約車、區(qū)塊鏈、互聯網金融等帶來了社會進步，但其潛在的弊端不容忽視。2016年哈佛大學肯尼迪學院的分析報告指出，目前針對犯罪傾向性預測的人工智能系統，無論技術人員如何調整機器學習的策略和算法，人種和膚色都成為無法抹去的高優(yōu)先識別變量。那么看似技術中立的算法為什么會產生歧視？
算法本質是互聯網的編程技術，但這種編程技術絕非中立。谷歌公司的數碼相冊軟件將深色皮膚的人標記為大猩猩，展示了科技錯誤如何轉變成傷害，進而導致社會不安與仇恨。正如這里所示，算法歧視在很多情況下是難以預料的、無意識的副產品，而非編程人員有意識的選擇，更增加了識別問題根源或者解決問題的難度。那么算法歧視是如何出現的？首先，算法結果建立在其所使用的基礎數據之上，基礎數據的不完善將直接影響算法輸出的科學性。數據本應是社會現實的反映，但如果編程數據本身不正確、不完整或過時，輸出的結果則會以偏概全。我國的裁判文書上網制度有待完善，各省關于類案類判制度的試點也還存在“數據孤島”等“先天不足”，這不可避免地會損害算法輸出結果的公平性。其次，算法的設計、目的、成功標準、數據使用體現了設計者、開發(fā)者的主觀選擇，他們可能將自己的偏見嵌入算法系統，這導致算法繼承了人類決策者的種種偏見。第三，算法決策是在用過去預測未來，而過去的歧視可能會在算法中得到鞏固并在未來得到加強，因為錯誤輸入形成的錯誤輸出作為反饋，將進一步加深錯誤。第四，算法決策不僅會將過去的歧視做法代碼化，而且會創(chuàng)造自己的現實，形成一個“自我實現的歧視性反饋循環(huán)”。
二、算法歧視的治理難點
人工智能的算法決策具有典型的“黑箱”特點，連設計者可能都不知道算法如何決策，要在系統中發(fā)現有沒有存在歧視和歧視根源，在技術上非常困難。如果按照現有的法律責任規(guī)則，由于系統的自主學習、決策能力很強，它的開發(fā)者無法預測最終將輸出什么結果，那么黑箱的存在難以查找事故原因，將不可避免地產生責任鴻溝。除了如何通過設計確保算法和人工智能系統的公平性外，算法的治理難點還有以下方面。
首先，法律工具主義思維盛行。工具主義是指將各種科技成果視為解決人類問題、增強人類能力的工具，其在法律領域是實用主義法律觀的體現。電腦量刑、類案類判輸出的結果之所以往往為民眾質疑，是因為只講手段不問目的的工具主義割裂了法律和道德的關系，導致輸出結果無法取得社會認同。工具理性取代價值理性的弊端在現代化早期已經暴露無遺了，技術本身并不是目的，也無法自動形成自己的目的。
其次，算法的透明性問題難以公開。算法的輸出是“黑箱”過程，即便人工智能最終的應用出現嚴重后果，算法的過程也無從得知。人們無法判斷損害到底如何造成、更不清楚算法本身是如何編寫的。對于掌握先進科技的企業(yè)而言，算法往往屬于企業(yè)的“商業(yè)秘密”，是受到法律名正言順保護的“黑箱”。當利用犯罪風險評估軟件對犯罪嫌疑人進行評估時，決定司法判決結果的就不再是規(guī)則，而是代碼。而編程人員將既定規(guī)則寫進代碼時，不可避免地會對這些規(guī)則進行調整，但公眾、官員以及法官并不知曉，無從審查嵌入到自主決策系統中的規(guī)則的透明性、可責性以及準確性。在缺乏必要的問責機制的情況下，無法矯正的算法歧視對刑事司法是一種嘲諷。
第三，運用法律規(guī)制算法歧視在操作層面還需考慮以下方面：第一，公平可以量化、形式化嗎？如何被翻譯成操作性的算法？第二，公平被量化為計算問題會帶來風險嗎？第三，如果公平是機器學習和人工智能的目標，誰來決定公平的考量因素？第四，如何讓算法、機器學習、人工智能具有公平理念，自主意識到數據挖掘和處理中的歧視問題？
三、通向公正的算法規(guī)制
法律只有能夠以直觀、明確的方式對人工智能的決策進行追蹤，才能夠保證人工智能在合法軌道上運行。如果算法繼續(xù)保持神秘并且人工智能公司的重心始終圍繞利潤而非公正與平等，那么人工智能將很難取得公眾對其在司法應用中的信任。發(fā)展人工智能為了促進社會進步，法治公正需要考慮技術革新和權力結構變化所帶來的新問題。2016年英國下議院科學和技術委員會《機器人與人工智能》，特別強調決策系統透明化對于人工智能安全和管控的作用。世界科學知識與技術倫理委員會（COMEST）也關于機器人倫理的初步草案報告，提出應當在機器人及機器人技術的倫理與法律監(jiān)管中確立可追溯性，保證機器人的行為及決策全程處于監(jiān)管之下。
【關鍵詞】人工智能；電氣自動化控制；應用
一、人工智能技術的定義及其技術特點
（1）人工智能技術是指通過計算機的算法對人腦控制人類的活動進行技術模擬，發(fā)出與人類行為相似的系統指令，從而能夠解決傳統學科難以解決的問題。人工智能技術作為一門新興的學科，不僅包含數學、計算機學等傳統學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到單純依靠機械來完成高危險、復雜的工作。（2）人工智能最大的技術特點即為可以利用計算機模擬運算來達到人腦思考的效果。與人腦思考相比，人工智能技術能夠更有效地進行信息的采集、問題的分析與處理，在這種優(yōu)勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，可以極大的減少人力勞動與人力成本的資源投入，同時提高工作效率，實現產業(yè)結構的優(yōu)化配置，最終提高生產力的發(fā)展水平。
二、人工智能在電氣自動化控制中的應用
如何保證電氣設備有條不紊地運轉一直是電氣自動化領域中亟須解決的問題，然而這個問題本身具有極大的復雜性，電氣自動化控制領域中的人才培養(yǎng)十分不宜且后備力量嚴重不足。而人工智能技術的出現則有效的緩解了人才缺乏的壓力，通過計算機的智能運算，可以有效的代替人腦對電氣產品進行設計，而且當電氣自動化工作過程中出現問題時，計算機也會及時做出反應。在電氣自動化控制領域中實施人工智能技術，可以有效的降低生產成本，實現電氣系統控制下生產結構的優(yōu)化。（1）電氣類產品設計時，人工智能可以對產品設計進行優(yōu)化。由于傳統的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發(fā)展的需要。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優(yōu)化了產品的設計過程。首先，CAD等電腦設計系統軟件的出現，輔助人們進行前期產品的試驗，由于計算機相比于人腦具有準確率高、運算快速等特點，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。（2）面對電氣自動化控制過程中出現的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現與發(fā)展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發(fā)動機等問題上，人工智能技術的表現尤為突出。例如，如果變壓器工作不暢，出現故障時，早期的解決方法一般是先對變壓器產生的氣體進行收集、提取，然后分析得到的氣體，最后根據分析得出的結論來判斷故障出現的原因。這種方法不僅耗費大量人力與財力，最重要的是分析問題的周期相當長，此外，這種解決方法并不能保持一個較高的準確率，一旦出現不到位的診斷，后果不堪設想。人工智能技術則不會出現這種問題，計算機會根據專家的技術指導與平常機器故障的樣本收集，對所產生的問題進行及時有效的分析，最終生成解決方案，不僅可以提高分析問題的準確率，也可以縮短分析問題的周期，全面的提高處理問題的效率。（3）人工智能技術可以簡化電氣自動化的控制流程。電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發(fā)生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩(wěn)定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發(fā)展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發(fā)生事故時采取有效及時的措施，最大程度上保證社會的和諧發(fā)展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節(jié)約時間的同時，也降低運行成本。
三、總結
計算機技術的發(fā)展促進了人工智能技術的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，這項技術已經在社會各個領域中起到了極大的作用，方便了人們的生活，并不斷促進社會進步。電氣自動化控制行業(yè)與居民的安定生活、社會的和諧發(fā)展息息相關，因此更應大力發(fā)展人工智能技術。本文主要闡述了人工智能技術的定義特點以及在電氣自動化控制中的具體應用，希望能為我國的電氣設備的發(fā)展上提供幫助。
參 考 文 獻
[1]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創(chuàng)新與應用.2012（7）
最近，全球最大的專業(yè)技術學會組織IEEE發(fā)表了一份報告，強調了工程師和研究人員在開發(fā)新的智能軟件和硬件時，應以合乎倫理的方式進行思考。在他們看來，人工智能技術（AI）的發(fā)展應該要與人類的道德價值觀和倫理原則相符合。
這份題為《倫理對齊設計》的報告長達100多頁，提出了相應的發(fā)展指南和指導準則，希望AI領域專家、自動化系統專家應更多的投身系統設計的后果等方面的研究，并將人類倫理帶入到AI的研究推V當中。
在AI席卷全球的當下，智能制造和自動化系統中的倫理因素已變得越來越重要，因為越來越多的AI技術已被運用到市場和政府的工作當中。由此引發(fā)的很多討論也是圍繞著先進的AI系統而展開的，而現在已經有了能夠對商業(yè)和政治決策產生重大影響的AI新技術。
IEEE人工智能與自主系統倫理道德考慮全球行動計劃主席Raja Chatila在接受媒體采訪時表示，AI系統技術工程師未必都清楚人與智能機器人之間存在的潛在問題。
他說，“我個人認為，大多數工程師和公司還沒有真正意識到這些倫理問題，也沒有真正面對這些問題。因為他們雖然受過開發(fā)高效工作的系統的培訓，但是沒有受過關于倫理問題的培訓?！?/p>
已經出現的問題之一，即算法偏差。AI系統的確能夠反映制造者的意圖，但是如果這些意圖與使用者不一致時，就有可能帶來很多棘手的問題。
關于AI技術在研發(fā)與生產過程的透明度，該報告反復強調，急需建立一個能夠報告“為什么做出該決定”的自動化系統。然而，目前最先進的AI系統也很難實現這個目的。更重要的是，研發(fā)企業(yè)隱藏AI系統的內部詳細信息的情況也不少見，這也是推動AI系統透明度面臨的一個重要問題。
透明度不僅是理解圖像識別算法等技術的關鍵，也是未來我們如何進行戰(zhàn)爭的關鍵。IEEE報告對AI武器的討論充斥著平靜而可怕的語言，如“這些AI機器一旦失控將導致不負責任的暴力和社會破壞”。
為了阻止AI武器帶來極大的破壞性，IEEE組希望更多的人參與到這些AI系統研發(fā)之中，在AI武器啟動之前能夠實現有效的控制。
未來，IEEE將圍繞倫理和AI而建立IEEE標準，并針對AI系統設計中倫理問題建立三項標準（其中一項已經實施），另外兩個正在制定中。
制定標準的過程，需要市場去接受采用它們，因為，倫理系統的建立將降低65%使用AI武器殺人的可能性，這更能吸引人們關注。但更有可能是，許多科學家并不理會這些倫理問題，繼續(xù)以自己的方式研究開發(fā)。
人工智能技術及其應用的發(fā)展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發(fā)展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。?
（1）為部分優(yōu)秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發(fā)，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發(fā)展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業(yè)路徑，擴大自主學習空間和發(fā)展個性創(chuàng)造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環(huán)境。?
（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發(fā)中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上?？萍冀逃霭嫔绾驼憬逃霭嫔绯霭娴?套高中《人工智能初步》教材，并開發(fā)了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節(jié)，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發(fā)與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學生的科研興趣及創(chuàng)造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養(yǎng)學生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：?
（1）教材使用國家級規(guī)劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態(tài)等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實踐性教學環(huán)境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發(fā)揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發(fā)學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發(fā)式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發(fā)學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發(fā)了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業(yè)情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優(yōu)秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實驗，以發(fā)揮學生個性優(yōu)勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發(fā)展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節(jié)練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向?！度斯ぶ悄堋肥且婚T較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發(fā)現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發(fā)后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養(yǎng)了學生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學生的實踐與創(chuàng)新能力。?
參考文獻：?
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［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業(yè)大學學報:社會科學版,2008(8).?
如果時光倒流500年，你會如何對當時的人們述說今日的世界？在那個時代，哥白尼剛剛發(fā)表日心論，伽利略還在比薩斜塔拋擲鐵球，吳承恩還在用毛筆寫著《西游記》。如果你對他們說：“嘿，老兄，我對著手上的這個‘黑色方塊’說句話，它不僅能讓你看到太陽系長什么樣，告訴你什么是重力加速度，還能直接把唐僧要去西天取的經下載給你看?！彼麄兛赡軙X得你要么是神仙，要么是神經。
AI從誕生到現在已經有60年的時間，期間經歷兩輪起落，呈階梯式進化，走到今天進入第三個黃金期。如果按照其智能水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學科：人工智能由不同的技術領域組成，如機器學習、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，涉及到哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等學科。因此人工智能領域的技術壁壘是比較高的，并且會涉及到多學科協作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現一個公司能包攬整個人工智能產業(yè)每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細分的領域，通過模塊化協作的形式實現人工智能領域的不同應用。
進化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發(fā)展經歷了兩次黃金和低谷期，
現在正經歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等年輕科學家在達特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術語，標志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標志著第一款神經網絡誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規(guī)模數據訓練，人工智能的第一個黃金期到此結束。
后直到1982年德普霍爾德神經網絡的提出，人工智能進入第二個黃金期，之后BP算法的出現使大規(guī)模神經網絡訓練成為可能，人工智能的發(fā)展又一次進入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現，政府撤資，人工智能又一次進入低估。2006年，隨著“深度學習”神經網絡取得突破性進展，人工智能又一次進入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進化，雖然人工智能的誕生已經有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當前的他應該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發(fā)展階段，現階段的圖像與語音識別水平標志著人類已經基本實現狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進。
狹義智能：即當前的技術已經實現的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機器開始具備認知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領域都比人類聰明，包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠，到時候人類的文明進步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據
智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統中加入個人智能助理Cortana，標志著個人PC端智能助理的出現；圖靈機器人以云服務的方式進入海爾智能家居、博世m(xù)ySPIN車載系統，預示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現人機交互的智能助手系統，已經被應用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統、智能家居系統、智能手機助理等多個軟硬件領域。
垂直類網站及社交平臺可以借助智能助手系統打造高專業(yè)度的“在線專家”以提升平臺價值；企業(yè)可以借助以“語義識別”為基礎的智能助手系統，打造智能客服，效率遠高于傳統的以“關鍵詞對應”為技術支持的客服系統。
推薦引擎，是主動發(fā)現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網絡。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數據和深度學習技術的推進，推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據，乃至全網數據，并模擬用戶的需求，真正達到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務平臺Spotify也利用卷積神經網絡參與建設其音樂推薦引擎；谷歌也提出利用深度學習方法來學習標簽進行推薦建設。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學習網絡分析客戶消費的大數據，還計劃構建一個在AWS云上的以GPU為基礎的神經網絡。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數據庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經網絡”，學習使用者的偏好，最終達到“電腦幫你點餐”的目的。
而今年3月22日，國內AI領軍企業(yè)阿里巴巴旗下的阿里云數加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創(chuàng)業(yè)者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務能力。阿里云數加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發(fā)，節(jié)省程序量達到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實現標簽規(guī)則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協同過濾的算法，創(chuàng)業(yè)公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F在用了數加的推薦引擎，商家只需要做數據的ETL加工，推薦的結果集、訓練集都不用處理，只需要調整參加即可得到推薦結果。
AI帶給人們新的視覺？？？
醫(yī)療：為健康診斷和藥品研發(fā)插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀元，海量的病歷數據和醫(yī)學界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術將充分發(fā)揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產品公司Welltok將 IBM的Watson功能融入旗下產品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認知計算能力理解人類語言，實現與用戶溝通的能力，從大量數據中進行分析并為用戶提供健康管理相關的答案和建議，實現健康管理、慢病恢復訓練、健康食譜等功能，這一領域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創(chuàng)新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫(yī)療影像與臨床系統提供商Merge，將研究如何實現 Watson的“辨讀”醫(yī)學影像功能。此外，AI 還可以從醫(yī)療中心獲得的健康數據，通過大數據分析，實現根據分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠，AI有望成為核心
行業(yè)天花板尚遠，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠，但智能家居對我們生活的變革確實已經開始了。根據《2012-2020 年中國智能家居市場發(fā)展趨勢及投資機會分析報告》的預測，我國智能家居市場在 2016年將達到605.7億的規(guī)模，同比增長50.15%，到2020年市場規(guī)模將達到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術，實現家居的感應式控制甚至自我學習能力。
AI有望成為智能家居的核心，實現家居自我學習與控制。按照智能家居的發(fā)展進度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結合、感應式控制、系統自我學習。當前的發(fā)展水平還處在手機控制向多控制結合的過度階段。而從多控制結合向感應式控制甚至自我學習階段進化時，AI將發(fā)揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經較為全面，未來的發(fā)展重點可能在于如何使之升級改造，實現家居的自我行為及協作，因此未來AI在智能家居領域的應用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統、影音系統、環(huán)境監(jiān)控、防盜監(jiān)控、門窗控制、能源管理、空調系統、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優(yōu)點多、動機足、政策漸萌芽。據麥肯錫的調查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內的乘客通過移動互聯網使用數字媒體服務的時間多一分鐘，每年全球數字媒體業(yè)務產生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統能夠將事故發(fā)生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金。可以說諸多的優(yōu)點使得無人駕駛技術的研發(fā)動機還是相當充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預計無人駕駛汽車的市場規(guī)模在2030年將達到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃；英國目前已經不需要獲得額外批準和履約保證即可進行實際道路的無人駕駛汽車測試；而德國也在去年宣布將計劃設立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統或全自動駕駛系統車輛行駛；歐盟總部正在就如何修改現行有關駕駛的法律法規(guī)從而支持自動駕駛的發(fā)展展開討論和研究工作；日本也提出要在2020年之前實現自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內置程序負責，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達、傳感器、GPS等。設備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設備出現故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學習功能的自動駕駛系統。該系統的亮點在于“自我學習”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數據庫中尋找預先儲存的策略實現自動駕駛，系統背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學習訓練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經網絡，為車輛的自我學習和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰(zhàn)場依舊在歐美。Venture Scanner的統計顯示，根據從事 AI相關業(yè)務的公司數量來看，目前全球 AI的主戰(zhàn)場還是集中在北美和西歐地區(qū)。美國數量最多，達到450家左右的水平。而中國從事相關業(yè)務的公司數量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關的技術基礎部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團，谷歌將不同業(yè)務的研發(fā)獨立出來，以子公司的形式進行業(yè)務開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統強勢業(yè)務。
而其它公司負責在各自的領域“打頭陣”，一旦業(yè)務研發(fā)成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發(fā)失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應。將機器學習技術應用到所有產品之中，我們不難發(fā)現，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產品中，可謂是全線鋪開。正應了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹慎地將機器學習技術應用到我們所有的產品之中?！备鶕斍癆lphabet 的集團架構，我們將涉及到AI應用的子公司情況以及相應的業(yè)務開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態(tài)系統建設。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產智能恒溫器，它能夠學習用戶的行為習慣，并且根據他們的喜好去調節(jié)溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創(chuàng)新技術的“孵化池”。Google X開展的與AI有關的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預警和健康監(jiān)控的可穿戴設備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團隊負責的機器人項目等。
Verily：從事生命科學業(yè)務，即原來的 Google Life Science。代表產品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數據的智能隱形眼鏡，以及監(jiān)控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學習算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
在iPad剛剛面世的時候，很多人嘲諷這個新鮮玩意兒是放大了的iPod Touch?？墒?，喬布斯對iPad卻信心十足，因為他知道，在某個偏僻農場的幾歲的小孩兒在沒有任何人告訴他該如何玩的情況下，他就可以順利玩轉iPad。其實，這就是蘋果最引以為豪的設計的一部分——交互設計。
每個人都知道蘋果的產品設計是多么優(yōu)秀，也知道蘋果在產品設計的細節(jié)方面是多么認真、考究，可很多人并沒有注意到，蘋果的設計不僅僅表現在硬件上，軟件方面更讓人嘆服。如果沒有優(yōu)秀的軟件設計，蘋果的產品不會受到那么多人的歡迎，好看、易用才是消費電子產品贏得市場的關鍵。而所謂的軟件設計或者說易用，其實就是現在產品設計領域非常流行的交互設計。簡單地說，也就是關于機器和人之間溝通的設計。
交互設計決定成敗
從蘋果第一代iPhone開始，電子產品開始進入了觸摸時代。和以往用鼠標、鍵盤以及其他介質操控電腦不同，觸摸屏的普及讓人與機器之間的關系顯得更加親密，因為指尖作為人類最敏感的部分之一，和屏幕中顯示出的文字、形象的親密接觸可以給人帶來與機器進行情感溝通的感覺。
近幾年電子產品的交互設計被空前重視，甚至交互設計的好壞可以決定一款電子產品成功與否。所以，谷歌在5年時間內了10款左右的安卓操作系統，每一款都比前面版本的交互設計更加出色。
究竟什么是交互設計呢？有人為交互設計做出這樣的定義：交互設計是人工制品、環(huán)境和系統的行為，以及傳達這種行為的外形元素的設計與定義。在使用網站、軟件、消費產品等服務的時候，實際上我們就是在同它們交互，在使用過程中的感覺就是一種交互體驗。
隨著網絡和新技術的發(fā)展，各種新產品和交互方式越來越多，人們也越來越重視對交互的體驗。當大型計算機剛剛研制出來的時候，可能當初的使用者本身就是該行業(yè)的專家，沒有人去關注使用者的感覺；相反，一切都同繞機器的需要來組織，程序員通過打孔卡片來輸入機器語言，輸出結果也是機器語言，那個時候同計算機交互的重心是機器本身。當計算機系統的用戶越來越由普通大眾組成的時候，對交互體驗的關注也越來越迫切了。
除了近幾年風靡全球的蘋果產品，微軟在交互設計方面的成就也有目共睹。以前，微軟的產品總是被嘲笑為丑陋不堪，可自從windows 7開始，微軟的操作系統開始變得漂亮，而且也變得更加簡單、易用。剛剛上市的Windows 8則更將交互設計提到了前所未有的高度——這款新的操作系統融合了個人電腦、平板電腦、手機等多個平臺，可以讓這些平臺之間的交流更加簡單。所以，Windows 8破天荒地為個人電腦增加了觸控功能，現在很多新款的Windows 8系統筆記本電腦的屏幕都是觸摸屏的。
不光是各種操作系統，現在的網站和軟件、應用都十分重視交互設計。而這些交互設計就體現在UI設計上。所謂UI就是用戶界面（u serInterface），也稱人機界面，是指用戶和某些系統進行交互方法的集合。當然，這些系統不單單指電腦程序，還包括某種特定的機器、設備、復雜的工具等。但我們常說的UI就是指電腦中軟件、應用的界面。
正在準備進軍手機界的羅永浩透露，他對手機交互設計極其重視，他聲稱自己所做的UI要比蘋果漂亮許多。可見，羅永浩認為交互設計將決定他未來手機事業(yè)的成敗。
交互設計是人性化設計的典型
隨著產品和用戶體驗日趨復雜、功能增多，新的產品（尤其是電子產品）不斷涌現給用戶造成的認知摩擦日益加劇。在情況下，人們對交互設計的需求變得愈來愈明顯，而交互設計作為單獨的設計學科也變得愈發(fā)迫切。
以前說到“機器”這個詞的時候，我們所能想到的是什么？大概是粗野、笨重、冷酷、難以控制?？涩F在，機器已經不是冷漠疏離的怪獸，甚至不僅僅是可以控制的工具，機器已經成為可以與人交流的對象，這就是交互設計的功勞。
從用戶角度來說，交互設計是一種如何讓產品易用、有效而讓人愉悅的技術，它致力于了解目標用戶和他們的期望，了解用戶在同產品交互時彼此的行為，了解人本身的心理和行為特點。同時，交互設計還包括了解各種有效的交互方式，并對它們進行增強和擴充。
我們知道，直接影響產品最終用戶的設計部分，包括交互行為、交互功能選擇、交互信息、向用戶展示信息的方式等?，F在，一個程序員與一個交互設計師之間的關系變得越來越密切，一個真正交互設計師的決策是基于用戶想達到一個什么樣的目的。當然，更高級的交互設計師可以知道用戶自己都不知道的需求，比如說喬布斯——如果可以把他看做一位設計師的話。
如果說傳統的設計師還可以把自己的作品當做個人藝術品去做的話，那么交互設計就可以徹底打消設計師的這種觀念，因為交互設計從頭到尾都必須為用戶著想，必須實現產品和用戶之間的交流。所以，交互設計從一開始就要為人、為使用者考慮，而不能僅僅以是否美觀或是否實現設計師的目的作為衡量標準。也正因為如此，交互設計可以說是設計領域里面最以人為本的一種，優(yōu)秀的交互設計產品也都是人性化設計的典范之作。
人、機器以及人工智能
我們經?？梢栽诳苹秒娪袄锩婵吹轿磥頇C器和人之間的關系，比如《我，機器人》、《人工智能》、《終極人》等。在這些電影里面，機器已經具有極高的智能，甚至可以作為人的替身。拋開這些電影里面對倫理、犯罪等方面的思考不說，人工智能其實就是交互設計的終極版本——人可以與機器進行思維交流。
關鍵詞：工體驗設計；設計哲學；發(fā)展方式； 技術結合；設計價值
設計發(fā)展到今天，工業(yè)設計、信息藝術設計、環(huán)境藝術設計、建筑設計、視覺傳達設計、媒體與傳播設計等等這些設計專業(yè)細分實際上都是對設計師“入門階段”的專業(yè)技能和實際操作層面的技術種類的細分，而從更高的設計思維與設計研究領域，各個專業(yè)方向都有基于本專業(yè)的實踐方式對服務管理、體驗方式、信息傳達這些更高層次的設計思維觀的關注和深入研究。本文研究和分析的主要范疇是基于交互設計、服務設計和信息藝術設計領域的討論。
1作為設計過程的服務設計和作為剖析需求的體驗設計
服務設計中有一個核心概念“生活方式”，而體驗設計的重點當然在“用戶體驗”，進一步說是滿足用戶對身心體驗的需求。這前后二者的提出都是基于社會經濟水平長足發(fā)展、社會生產制造業(yè)和物資分配方式能夠給人們生活提供相對足夠物質資源的前提，因此這些設計理念都強調對“非物質”因素的設計，特別關注對人與物（機器）的關系、人與技術的關系、人與社會的關系、人與環(huán)境關系、人與人的自我認知的重新認識和價值判斷。
服務設計為消費者創(chuàng)造了他們理想或意想不到的適宜的生活方式，這是一種通過優(yōu)化系統內的過程和接觸點使得系統內的各個利益相關者獲得更大價值的設計觀念。從設計哲學上看，服務設計是對過程的設計，更多的是將消費者（也就是人）作為系統內的一個重要組成核心，通過將其周圍“外部因素”（物質與非物質的相互關系）不斷優(yōu)化來促成對這一核心提供價值。
而體驗設計是對“內部因素”的設計，是對“體驗”本身進行設計，從設計哲學上來說就放大和直接剖析設計對象這一“賓語”，將“人”這一核心概念逐層剝離開，對其可能的感知感受、本能的行為反應、可能的思維方式和上升的情感反思進行分析和預判，為其需要被滿足或還未被發(fā)掘的“自我認知需求”提供可能機遇。
從更加生動感性的角度詮釋，“體驗十分重要，因為它把設計中心從設計生活方式變成了設計生活的意義?！?/p>
2體驗設計可以創(chuàng)造生活意義
在理解“體驗設計可以創(chuàng)造生活意義”這個話題之前，先回憶一個大家熟知的“雞湯故事”幫助話題更好展開：一日富翁與漁夫的對話，問他為什么不繼續(xù)去捕魚，捕魚可以賺更多的錢可以雇更多幫手，可以自己當老板，最后可以舒舒服服地在此地曬太陽。漁夫笑著反詰到：那我此刻不正在曬太陽嗎？ 對于這個心靈雞湯故事，過去最流行的解讀就是不要過多的為了追求物質而迷失方向，要有澄澈的心境，因為最終我們需要擁有的只是一刻的輕松和陽光，那這些“財富”我們早就已經擁有了。這個故事在今天明顯有了更新更全面的解讀方式。當今時代和社會背景下，對“財富”也可以說個人所擁有“價值”的定義絕不僅僅是“一片陽光和愜意”這么簡單。對于富人來說，他享有經濟財務自，享有自我實現的滿足感，享有他人的尊重，享有豐富的社會資源和人際關系，即便不著意于“名和利”，他仍然享有享有對信息和資訊更廣泛的涉獵方式和更高效的接觸手段，擁有豐富精彩的人生經歷和身臨其境的體驗，而漁夫只有“陽光”。如果按照故事原意的解讀，放在體驗經濟背景下，漁夫所擁有的“價值提供物”――體驗，較之于富人來說是可能是相對“匱乏”的。當然，體驗這一精神狀態(tài)或過程從宏觀上本身無法量化和做定性比較，若漁夫能夠充分的體驗和感受“這一刻”的狀態(tài)并且從精神上得到足夠的滿足，那么他所有的“價值”也絕不比富人少。這就是在體驗經濟時代下對“富人和漁夫”的故事雙重解讀。
在馬斯洛的“需求層次”理論中，最高需求層次是“自我實現”的階段?！笆挛镉辛藘r值，還需要被體驗，人們越來越重視精神消費和情感滿足?！碑斈橙速徺I一種體驗時，他是在花時間享受某一企業(yè)所提供的一系列值得記憶的事件――就像在戲劇演出中那樣――使他身臨其境。人們的需求層次越來越向高的需求層次靠近，對社會地位、友情、自尊、他尊的追求，都是需要或希望被滿足的“體驗”。因此，高品質服務創(chuàng)造的“體驗”成了滿足人們需要的主要經濟提供物。體驗經濟中，設計師不再是簡單操作層面的“創(chuàng)造者”，而是讓消費者在精心制作的舞臺上開始自己獨一無二、值得回憶表演的“促成者”。這些都是體驗設計可以創(chuàng)造生活意義的證明。
3體驗設計如何創(chuàng)造生活意義、價值
2001年，美國信息交互設計專家謝佐夫在《體驗設計》一書中，首次給出了體驗設計定義：“體驗設計是將消費者的參與融入設計中，是企業(yè)把服務作為“舞臺”、產品作欏暗讕摺?、环境作巍安季啊保瓜M者在商業(yè)活動過程中感受到美好的體驗過程，……體驗特征應從感官、行為、精神三個層面上綜合表現?！庇纱丝梢钥闯?，體驗設計的目的從客觀上說就是為了創(chuàng)造更好的用戶體驗、提供更多的體驗感受而設計；從設計行為上來說是可能包括對認知科學因素的探索和轉化、對服務行為和系統架構的優(yōu)化、對服務的有形物質資料和無形的行為方式的規(guī)范和管理；從設計可能涉及到的學科方向看包括：認知科學（心智哲學、認知心理學、認知語言學）、行為學、心理學、社會學、倫理學、人類學等。對這些學科的關注和相關研究方法的引入，標志著體驗設計開始真正走向了關注內在精神需求和自我認知滿足的研究領域。
（1）體驗設計將用戶參與引入到設計的環(huán)節(jié)，使得用戶或消費者意識到自身是設計服務的主體，這本身就擴展了用戶對自身創(chuàng)造價值方式的理解范疇，同時也強化了用戶對自我可創(chuàng)造價值能力的滿足感。
（2）體驗設計為用戶提供多種時空方式、感官通道、交互行為、服務模式、情景內容的體驗，豐富了用戶的生活經歷，擴展了用戶的認知同時強化了用戶對自我認知的判斷和體察。具體說來，體驗設計提供的多種時空方式包括歷時性的過程的體驗和瞬時性的結果的體驗；為用戶提供的多種感官通道外界信息包括視覺的、聽覺的、嗅覺的、觸覺的、溫覺的，以及多通道綜合聯絡式的信號刺激；為用戶提供了多種交互行為的體驗方式包括人與物的接觸、接觸型人機界面、非接觸型透明交互、具身交互方式、沉浸式增強現實環(huán)境體驗、沉浸式虛擬現實體驗、行為和語言交互等；為用戶提供的不同商業(yè)模式和產業(yè)形態(tài)的體驗接觸包括商業(yè)性質的線下產品服務推廣體驗、在線電子商務業(yè)務的營銷和廣告、科學普及和知識傳播為目的的線上數字化展覽和線下實體科技館體驗、藝術與文化研究推廣位目的的藝術展覽和博覽會等；為用戶提供的不同情境內容的體驗方式包括對自然科學知識普及的情境、對藝術文學文化價值的再現和感悟的情境、對未來智能生活和物聯網家具生活展示的情境、對優(yōu)越生活服務和信息化社會智能管理方式的展示的情境、科幻超前極限環(huán)境體驗的情境、對數字娛樂及互動游戲的體驗的情境、對科學技術前端科技可視化可理解的展示的情境等等。
（3）體驗設計通過強化用戶對自我認知的判斷和體察，觸發(fā)、激發(fā)、誘發(fā)更多的體驗需求和實現個人滿足的手段。
（4）體驗設計通過更高的設計滿足目標和創(chuàng)新的設計行為方式，將更好的優(yōu)化和整合各個設計部門和設計實踐方式。這種優(yōu)化包括化基于產品的物理性設計、基于生活方式的系統服務設計、基于用戶體驗的的交互性設計、基于信息傳遞和獲取的信息藝術設計、以及基于人――物――社會――環(huán)境的信息時代大背景下的綜合性設計。
（5）體驗設計在提供給用戶更多無可復制、獨一無二、充滿回憶的“體驗”的同時，可以做到真正刺激體驗經濟模式下社會的生產力，挖掘和促生更多創(chuàng)新交叉式的經濟產業(yè)，豐富和提升社會文化內容和人們的精神文明世界，誘發(fā)更多新興前沿科技的研究并促進其向社會生活的快速轉化，最終通過提升人類對自我認知和價值需求判斷的哲學、倫理學、人類學高度來更好地促進人類與物質、社會、環(huán)境友好關系的締結和平衡穩(wěn)定的發(fā)展。
以上就是筆者對體驗設計如何創(chuàng)造價值、以及可能創(chuàng)造何種價值的思考和預測。
4能夠創(chuàng)造更多“體驗”的最新科學技術手段
技術已經并將繼續(xù)成為以人為中心，它將提高人、企業(yè)和事物之間的透明度。隨著技術演變更加適應工作場所和家庭環(huán)境，并且與企業(yè)和其他人的互動加強，這種關系將變得更加交織。設計師應該更加應該“謹慎、周密地運用先進的科學技術，在新的生態(tài)文化、價值觀念下，創(chuàng)造新的產品或新的價值意義，同時設計也應該對其功能和后果進行全面的社會評價和控制。[4]”。因此，對于最新前言技術特別是生命科學、人工智能、計算機學習、可穿戴智能設備技術的即時了解和掌握，將有助于設計師更好地對未來體驗設計發(fā)展趨勢、可能性進行判斷和預設。
2016年7月，全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner高德納咨詢公司了年度新興技術成熟度曲線。Gartner指出，2016年是數字的一年，數字業(yè)務創(chuàng)新是“新常態(tài)”，有三個趨勢非常突出：一是感知智能機器時代來臨；二是透明的身臨其境的體驗更加優(yōu)化；三是平臺革命正在醞釀[5]。
（1）感知智能機器技術為體驗的獲得和判斷提供更多的科學依據、大數據來源，以及提供“體驗生活”（包括工作、學習、娛樂、交流）這一“舞臺劇”的敘事方式和文本情境――Contexts。智能感知技術將是未來10年里最具認知突破力的一類技術，包含智能微塵、機器學習、虛擬個人助理、認知專家顧問、語音翻譯、智能數據挖掘、智能工作空間、會話用戶界面、智能機器人、商業(yè)無人機、自動駕駛汽車、自然語言問答等技術，這些技術將極大的提高對可收集到的所有認知體驗數據的收集寬度、分析精度、利用效率。
（2）透明化身臨其境的體驗技術將為用戶體驗過程、特別是用戶對自身本質屬性和能力的探索感悟過程提供無限的表演道具和戲劇沖突――Elements。這個趨勢中的關鍵技術包括4D打印、腦機接口、人類機能增加、自我實現的高級分析（Advanced Analytics With Self-Service Delivery）、立體顯示技術、情感運算、互聯家庭、增強現實、虛擬現實和手勢控制設備、可穿戴設備等。
（3）平臺實現將為實現更全面、更人性化、更安全、更智能的體驗生活搭建時空背景和舞臺結構――Stage。新興技術正在改變“平臺”的定義和使用平臺的方式。從技術基礎設施到生態(tài)系y平臺，平臺或系統有了較新的商業(yè)模式，正在形成人類生活和技術之間的橋梁。這些關鍵平臺實現技術包括：物聯網平臺、智慧型信息服務系統、混合云空間，以及“神經形態(tài)硬件、量子計算、軟件定義安全和軟件定義一切（SDx）”等技術。
物聯網：物聯網是借助互聯技術和各類平臺，在物（包括產品、服務與地點等）與人之間建立起來的一種關系，是第四次工業(yè)革命中聯結物理應用與數字應用的重要橋梁和紐帶。物聯網技術中傳感器以及其他可將物理世界中的物品與虛擬網絡相接通的各種方式，正在以驚人的速度傳播開來，不管是制造業(yè)、基礎設施行業(yè)還是醫(yī)療衛(wèi)生，所有行業(yè)概莫能外。物聯網技術的發(fā)展，將會豐富體驗設計中人與物的相關關系、物與物的相關關系以及人與環(huán)境的相關關系的概念。
智能機器：機器具有類似人類在學習、推理、適應和理解等方面的能力就被稱為“智能”。智能機器人按照其適用案例的范圍可以分為：具有廣泛使用案例的“強人工智能”和僅限于特定（窄）案例的“弱人工智能”（專用機器智能）。以目前的人工智能為例，蘋果手機Siri語音控制系統通過預設答案及網絡搜索手段實現了初步智能應用。但參加達沃斯年會的科技界人士預測，未來人工智能完全可以實現理解語言、讀懂文件、自我學習甚至情感理解。當然，具有能夠控制自身思維、維護系統生態(tài)并且具有再生產方式的機器只存在于科幻小說。今天人工智能系統，都不能通過等同于人類的智力通用測試（當然也沒有完全可接受對人類的智慧的測量方式去測試機器）。這并不是說，永遠不可能創(chuàng)造一種接近于人類認知能力的機器，但我們可能距離完成必要研究和工程實驗還有好幾十年?？梢韵胂螅谶M行智能機器技術研發(fā)和創(chuàng)意設計的Google公司、MIT麻省理工藝術媒體實驗室，他們的工作具有意義非凡的體驗感，研究和工作于這些領域的設計師、科學家每一個細節(jié)的工作開展都是對人類自身智慧、認知體察和倫理觀念的思考與體驗。
人類機能增進：人類機能增強過程沿著自發(fā)且可探測、可量化監(jiān)控的軌跡和范圍發(fā)展?，F在通過技術來增強人能力的方式主要集中在行為軌跡和行為范圍的某個特定的點上，技術提供特定的且可量化檢測的幫助，例如監(jiān)控睡眠質量的智能手環(huán)和監(jiān)控呼吸心跳并調節(jié)微電流環(huán)境的保健磁療頸環(huán)。不過，事實上，研究提供更多的自發(fā)和不可檢測的增強人類機能的技術確實遇到了一些極端情況和綜合癥，力圖例如提高精神集中度的隱形眼鏡顯示器或腦刺激技術，再例如外科植入物或直接的遺傳基因編碼操控技術。增強或改善人類機能，勢必會給人類的體驗提供更廣泛的接觸途徑、更敏感的交感神經和更簡單可行的交互方式，不過面對選擇用技術增強身體和頭腦機能的“社會人”，人際關系、組織、社會、環(huán)境勢必也會面對越來越多的挑戰(zhàn)。
腦機接口（Brain-Computer Interface）：Emotiv Epoc是一種智能頭戴式設備，由美國加州舊金山的神經科技公司Emotiv Systems花費了五年時間研發(fā)人腦-電腦接口的最新成果，是目前市場上通用度和流通性最高的這一款腦機接口設備之一。 Emotiv Epoc運用一種被稱為非侵入性的腦電波儀（EEG）技術，感測并學習每個使用者大腦神經元電訊號模式，讀取使用者大腦對特定動作產生的神經元電信號脈沖頻段，配合以先進軟件進行腦電波信號頻率的模式分析和解讀，將其轉化成電腦或游戲機能理解的訊息，再以無線信號傳輸到電腦，最終在熒幕上復制出同樣的“動作”或人的“意念。相較以前僅能探測基本、常見的精神狀態(tài)，如“精力集中”的技術，Emotive還能同時區(qū)分具體的想法如：“推”和“舉”，以及情感如“興奮”或“平靜”。 使用者戴上之后，只需起心動念便可以操控眼前的電腦，透過意志和情感控這給與了科學家和設計師有關研究人類大腦是如何運轉以及如何擴展人類對自身認知的有價值的設計洞見。
5對未來體驗設計作用和職責之思考
現在消費者通過佩戴智能腦機接口設備已經可以通過EG（大腦電信號動態(tài)畫面）直觀的看到即時的大腦動態(tài)變化以及腦內信息交換互動方式，腦機接口可以使人用大腦的意見來移動事物，雖然只是將電腦里的花朵“催開”?？梢栽囅?，在不久的將來，如果人類“設計”的范疇已經到了可以控制人類本身在微觀概念上的生物遺傳屬性和神經元信號傳遞方式，那么是否人類的任何“體驗感”都可以由一段信號編碼的電磁脈沖來提供呢？這種身臨其境可能是“心臨其境”或者“腦臨其境”，與真實環(huán)境中人的情境體驗可以做到“電信號脈沖級別”的接近甚至完全一致，那么這種深入到生理學、心理學境界的“完全一致”是否會成為對人類生活方式、價值認識和行為原則的一種挑戰(zhàn)呢？
即使現在作為設計師無法用文藝創(chuàng)作的方式對未來科技和生活方式進行預判和想象，我們身為設計師還是有很多可以創(chuàng)造價值的作用和需要踐行的職責。
（1）不斷研究和判斷體驗設計的設計理論和方法，價值判斷和審美范式，用更系統有效的設計原則和價值判斷幫助推進由體驗設計所串聯起的產品-商品-服務-系統產業(yè)鏈的規(guī)劃和發(fā)展，以創(chuàng)造更多的社會經濟價值、社會人文價值和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。
（2）體驗設計包含感官體驗設計、情感體驗設計、思考體驗設計、行為體驗設計、關聯體驗設計和混合式體驗設計。充分學習有關這些設計的學科專業(yè)知識（包括心理學、認知科學、社會學、人類學、哲學等），充分掌握或創(chuàng)造能夠有效展開以上設計研究的研究方法（例如影子預示法、訪談調研法、觀察法、圖表歸納法、需求轉述法、情緒版和情境角色扮演法）和研究模型，充分在設計實踐中結合反思和總結來不斷充實對體驗設計的經驗和方法。
（3）好的體驗設計通過擴展人類對自我的認知，幫助重新認識自我，應該成就人們更善意的態(tài)度、更寬廣的胸襟和更積極樂觀的生活態(tài)度，最終促進人們對真善美的追求。因此，體驗設計應該謹慎周密的拿捏提供體驗的方式和情境，通過合適的引導和具有感染力的“自我實現”的機會，促進更多的人履行社會責任創(chuàng)造社會價值，而不是對個人淺顯欲望的盲目追求。
（4）體驗設計應該為解決諸多現實問題而設計，例如人類種族、群落、地區(qū)、文明的發(fā)展程度的差距逐漸增大，再例如信息鴻溝、信息不對等、物質世界和虛擬世界的跨越、個人性和社會性的沖突、隱私倫理道德和人類價值取向的擴展等問題。因此體驗設計需要以消除信息的不均等以及有效利用、均衡信息為設計目的，盡力做到在關注人本質問題的同時實現社會價值的更優(yōu)化分配。
6結語
在筆者看來，體驗設計應該是一種回歸的設計。數千年前在中國古代哲學體系中就有“天人合一”、“物我兩忘”的精神境界，這就是一種人性的返璞歸真和充分的自我實現，這種“回歸”通過在有限物質環(huán)境下不斷理解和調和人與物、社會、環(huán)境等因素在自身精神世界中所映射出的相互關系來達到實現。在“人造的自然”中，設計的目的當然不會是再讓人回到“天為蓋、地位席”的生活方式中。但通過智慧的、有效的、周全的設計，能夠讓人克服人性的弱點，引領人性的回歸，創(chuàng)造和組織更多人與自然的平等關系，樹立人類文化價值與自然價值并重的價值觀念，這是筆者可以想象的未來設計、體驗設計的發(fā)展趨勢和目標。
參考文獻：
[1]辛向陽，構建值得記憶的經歷.Interaction Design Committee交互設計專業(yè)委員會，2016.
[2]魯曉波，深圳大學學報，人文社會科學版，2010（27）.價值、體驗與設計創(chuàng)新.
[3]體驗經濟.The Experience Economy ，（美）約瑟夫派恩（二世），詹姆斯H吉爾摩，夏業(yè)良，魯煒，等譯.北京：機械工業(yè)出版社，2002（4）.
[4] 魯曉波，觀察家 ，2003.關于設計倫理問題的一點思考.
機器人應用實例
1.保安、打掃、煮菜等家用機器人
日本聰明的管家機器人――“HRP2”眼部內的攝影機，會紀錄下3D影像，再由計算機解析。這類型的家用機器人，不但會從臉部分辨人類的性別，還對人類的行為觀察入微，了解人類行為的目的后，就會學習和模仿。所以不管燒開水、洗碗盤，甚至拿刀切菜，廚房里大大小小的家事都難不倒它。而負責研發(fā)的東京大學稻葉雅幸教授則表示：“機器人必須了解人類行為的目的，進而分辨，現在的機器人都有此功能。”
2.NASA太空探測微型機器人
微型機器人由新墨西哥理工大學的副教授佩內洛普?波士頓和麻省理工學院的史蒂?杜伯斯基聯合研制。由微型燃料電池提供能量的機器人，利用人造肌肉技術在外層空間星球上進行活動。這種微型機器人擁有一種使用先進材料制成的堅固外殼，不僅可以抵御遙遠星球異常寒冷的天氣，還能應付強烈紫外線的輻射。
另外，一部分微型機器人將配備小型攝像機，而另一部分則裝上可以測量多種變量的傳感器，監(jiān)測諸如氣體成分、溫度、濕度及化學或生物跡象等。所有這些機器人都將按照一套計算機程序運行，這套程序即是模仿地球上昆蟲的行為而設計。每個機器人都能感知到周圍的“同類”，并與其進行協同作戰(zhàn)，完成最終目標。佩內洛普和杜伯斯基計劃花費兩年來建造和測試這些微型機器人，并打算在未來的10到20年內，完成對探月球機器人的設計。
3.深藍(DeepBluel計算機
深藍不是用幾步、幾步計算的，而是以Positions／sec(局勢／秒)來設計，以下棋為例，程序設計者可以設定在某個時間內或是幾步以后，把最優(yōu)先的那一步下出來。1995年，棋王Kasparov跟1MB最強大的計算機――深藍對決，當時深藍可以想100000000 positions／sec。雙方都有三個小時，棋王思考的時候，計算機也可以計算，結果棋王第一場敗，后五場大獲全勝。
有了前車之鑒，IBM小組總共花了一整年來提升計算機的下棋實力，變成了每秒200000000 position／see,，相當于兩倍的實力。于1997年再度挑戰(zhàn)Kasparov，結果棋王僅贏一場、和局三場、輸兩場，整體來說，棋王輸給了計算機。
科學家們預測，2013年建造的超級計算機將會超過人類大腦的運算能力：到了2023年，售價1000美金的計算機就可以超越人腦的運算能力。雖然超過15年以上的科技發(fā)展很難精確推估，但科學家認為，公元2049年時，售價1000美金的計算機的運算能力就會超越全人類大腦的運算能力總和。
未來發(fā)展與展望
隨著人類對人工智能的研究日新月異，應用也更加生活化，然而，為了避免機器人像電影“變人”、“A T”或“機械公敵”一樣，別有自我的意識以及人類的七情六欲，一旦雙方爆發(fā)沖突，后果將不可收拾，韓國政府召集的科學家、醫(yī)師和心理學家正打算在近期內頒布一套保障人機和平共處的“機器人倫理”，以防人類與機器人在未來世界中互相殘害。