时间：2024-03-22 16:45:28
序论：在您撰写人工智能科研课题时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
一旦用户提交服务请求或是有突发事件出现，企业智能服务台便会自动发送个性化响应，以确认请求或事件信息收到，并提供预计解决问题的大体时间，与此同时，指引用户去知识库快速学习相关的处理手段。整个过程可以在秒级内完成。
笔者在此所描述的智能IT服务台，对于大多数企业的信息服务管理（ITSM）团队而言更多只是一个愿景。人工智能（AI）是否可以帮助我们支持这些决策，并实现这一切？
无论从事哪一个行业，我们所做的一切努力都会围绕着客户的需求和收益这两个纬度展开。 人工智能无疑是继大数据之后，又一个让人心潮澎湃的高科技热词。人工智能不仅仅是在今年的“两会”期间成为多方关注的焦点，更重要的是，越来越多的客户迫不及待地在应用这些最新的科技，力图用这些智能化的技术来实现自动化的运维与企业的数字化变革。从这个角度来看，信息化自身的工作也是如此，通过人工智能来实现智能服务台也是有可能的。
服务台在整个信息服务管理中为用户提供了IT部门的单一联系点，从而可以确保他们找到合适的支持人员，帮助解决问题或请求。在运维管理流程中，管理人员首要关心的就是事件管理与用户的各种请求。
为什么呢？当企业在构建SaaS平台和物联网应用的时候，对创新支持的需求将极大地增长。为使信息服务台可靠运营，ITSM团队必须要有相应的策略与手段，不仅要缓解来自不同渠道的服涨肭笥胪环⑹录处理（其中包括了大量机器自动发出和人工发出的请求），而且还要将成本降到最低。将人工智能融合到现代信息服务管理中的解决方案势在必行。
无论从用户还是从企业供应商的角度考虑，各行各业都在大力追求自助服务支持技术，而不是等待人工解决方案。对于服务台，工程们的感觉是喜忧参半：喜的是需要处理的低级事件大大减少，他们的时间安排更加宽松，在有限的时间里可以创造更多价值；忧的是未来他们的工作岗位会大幅度减少。
人工智能驱动的自服务台
要实现自助服务的功能，充分满足用户的需求，服务台作为IT系统沟通工作的“绿色通道”，必须倾其所能去了解用户。《孙子・谋攻》中说：“知彼知己者，百战不殆。”很多人在引用此格言时说成了“知己知彼”，实际是误用。
在孙武看来，知彼知己同样重要。在战争中获胜的概率上，知彼、知己各占“胜之半也”。但是，两者较之，知彼更为重要，因为它是知己的前提。
为什么“知彼”在前，而“知己”在后呢？首先，知彼要难于知己，知彼要去接触、了解、认知对方，有时还要透过现象认识本质；其次，事物不是孤立存在的，要想认识自己，就必须找一个参照物，唯有如此，才能在比较中正确知己。
“己”是认识“彼”的出发点，“己”在认知“彼”的过程中再正确地认知“己”。IT服务台作为认知服务对象、接纳用户信息、提高服务质量的IT系统的一个职能部门，在“知彼”的过程中，是一个极好的工具。即时智能自服务台解决方案能够以类似故障单的数据和过去客户体验的历史数据为支撑，让系统做到全面实时地知彼知己。
我们把服务台比喻成接纳服务对象各种请求的窗口或者登堂入室的门户，使它发挥绿色通道的便捷功能，只有满足用户的高期望时，用户才会满意。换句话说，如果用户使用的解决方案不符合他们的需求或无法解决问题，他们很可能将放弃自助服务。
服务台不是单纯的帮助台，它不仅涉及事件流程，而且包含了更广泛的支持活动。服务台的一项重要任务就是确保IT部门的可达性，而人工智能有助于简化过程与体验，并为终端用户提供找到解决方案的简便方法。
人工智能ITSM的幕后三宝
冯・诺依曼在50年前提出大脑工作的各个机制的同时指出，大脑运行速度其实并不快，但是却拥有大量的平行运算能力。人工智能服务台技术从历史数据中汲取智慧，为用户提供正确的建议，所以根本无需IT专家的帮助，就可以快速、便捷地解决问题。
在智能的ITSM架构设计和工具中，我们依然遵循冯・诺依曼的见解，通过大数据工具把流程数据与IT资产数据的信息进行融合，把历史数据与所有可能收集的技术与运营数据结合，形成解决方案、评价、建议，以及专业的知识库，通过工作流程的并行与改造优化，提供高质量、高速度的信息服务，使客户从中受益。
首先是大数据工具。用户的请求或事件中的每个字段都需要一个数值。让事件或服务请求保持在不同状态的时候，人工智能通过及时地对比当前和以前的故障与服务请求单，为每个字段生成智能建议，使服务台的运营永远领先一步。
其次，预选方案的评估与建议。发明了盲人阅读机、音乐合成器和语音识别系统的雷・库兹韦尔认为，大脑进化的主要原因是为了预见未来。服务台的工程师们也希望可以有一种方式预测未来事件，并且找到相应的解决方案。但是，服务台专业人员如何才能相信这些机器自动形成的建议呢？每个建议都附带了评估其准确性的评价，以及其他一些选择。如果第一个选择并不是合适的解决方案，那么服务台人工智能将从中学习，并将之应用到未来的决策中。
最后，知识库作为成功进行事件管理的关键成功因素之一，除了包含及时更新的问题数据库或已知错误数据库，以便更好地识别事件之外，还可以把服务台专业人员完成工作所需的所有信息以图表、视频、网页等不同格式存储入库，以便服务台工程师们找到可即时访问、可定制的专业知识库，从中找到解决方案和应急措施。
用户还可以自助地访问知识库（查找已知错误）和事件记录（检查事件状态等），通过人工智能将历史数据，包括用户喜好等信息综合展现出来。这是降低成本和提高终端用户群体自我服务能力的重要形式。
技术不是孤立的
技术并不是孤立存在和发展的。我们在处理很多实际问题的时候，都需要融合各种相关科技。在数字转型过程中，我们会强调自适应、自感应、自调理等特征。这一共识是基于无数技术的融合，例如物联网、赛博系统（CPS）、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、VR/AR、大数据分析等。
大数据分析到最后在很大程度上取决于人工智能的发展，也就是自适应能力的强弱，以及机器自我学习能力的强弱等。
聚焦服务台和服务管理行业，满足客户各种需求是信息服务管理流程快速发展、解决方案更加准确的原因所在。然而，这些改进并不能轻易得来。服务台只有将人工智能融入ITSM软件之中，强化自适应能力与机器自我学习能力，才能使效率最大化。
对零售、消费品、银行、保险、公用事业、汽车、电子商务和金融科技行业的568位高管进行的调查发现，在启动AI用例时，有三个突出的参数：
实施成本（62%）；
预期投资回报率（59%）；
数据的可用性（53%）。
但是很少有人提到以客户为中心的因素，只有1/10的受访者表示对客户体验的影响是一个非常重要的考虑因素。优先考虑消费者对应用的偏好（9%）的人甚至更少。
不考虑消费者的态度可能会产生明显的影响，一些消费者对人工智能驱动的应用不屑一顾，至少在零售业是这样。
高管与消费者的偏好脱节得到了调查的证实，2/3的消费者表示他们希望被告知在与人工智能交流；但是，只有1/3的高管认为人们会想知道。
值得注意的是，消费者通常不喜欢纯AI引导的互动。54%的消费者更喜欢人与人工智能的混合，还有30%的消费者喜欢和人交流。
在处理高度重视的产品和服务时，这些差异会加剧。47%的消费者喜欢人和人工智能的混合，45%的消费者更喜欢与人互动。
论文摘要:社会适应能力培养是新时期高校体育课程的重要培养目标;元认知学习理论是适应现代教育理念的新的教学理论，必将对高校体育教学产生深远的影响。文章主要运用实验法、问卷调查法等方法考察了元认知体育教学对大学生体育社会适应能力的影响，结果发现:在教学中实施现有的提高元认知水平的方法、措施可提高大学生的元认知水平;大学生体育方面的社会适应情况处于基本适应状态，与相关培养目标存在一定差距;元认知体育教学可有效地提高大学生体育方面的社会适应能力。
0前言
现代社会发展呈现出有别于传统社会特征的信息化、快节奏、高压力和高竞争等特征，这就对我们的包括高等教育在内的学校教育的人才培养提出了新的要求，即培养适应现代社会生活的具备一定社会适应能力的合格劳动者。在社会学中，社会适应是指个人或群体调整自己的行为使其适应所处社会环境的过程，其实质就是个体的社会化过程。体育是个体社会化的重要方式，与他人和群体的联系是体育活动的必要条件。4学校体育课程的学习过程不仅体现为个体认知性知识的积累、深化，更体现为个体体能的增强、技能的掌握和行为态度的改变等方面，具有参与性、实践性特点，因此学校体育课程在个体社会适应能力培养方面将承担重要的责任。籍此，教育部在2002年颁布的《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》中指出社会适应能力培养是高校体育课程的课程目标之一，并进一步提出“表现出良好的体育道德和合作精神;正确处理竞争与合作的关系”是我国高校大学生社会适应能力培养的基本目标。
“元认知学习”是现代学习理念的一种新观念。这种新的学习理论在教育观念上强调的不仅仅是“学会”，而更主要的是“会学”，以及对学习动机、学习方式、学习结果的调节与监控。元认知学习理论所倡导的是学生个体自身对学习的监督和调控及学习过程结束后的自我反馈，要求每个学习个体学会学习、学会生活、学会生存。元认知学习理论指导高校体育学习将彻底改变以往的传统的体育教学思想，并使每个学习个体对自身学习进行调节和监控，这也是元认知体育教学促进大学生社会适应能力发展的理论依据。本研究旨在探讨体育的元认知教学对大学生社会适应能力的影响，进而为高校公共体育教学的社会适应教学目标的实现寻找一条可行途径。
通过查阅大量的参考文献，并进行综述研究之后，本研究提出以下假设:
①元认知教学可有效提高大学生的元认知水平;
②元认知教学是达成高校公共体育课程社会适应目标的有效途径。
1研究对象与研究方法
1.1研究对象
本研究以大学一、二年级的大学生(开设公共体育课程)为研究对象，样本为某高校开设公共体育课程的大一、大二部分大学生，共75人，其中男生36人，女生39人。
1.2研究方法
1.2.1文献资料法。查阅了国内外大量的文献资料，掌握了有关元认知和社会适应问题的相关研究成果，为本次研究奠定了较好的理论基础。
1.2.2问卷调查法。本文采用国内研究者根据Gregory .Schrawd等人编制的元认知意识量表(Meta一cognition con-sciousness questionnaire)翻译修订而成的中文版量表。该量表采用10等级记分法，从元认知知识、元认知体验和元认知技能三个维度测量了被试的元认知水平。马建锋研究表明该问卷具有较好信效度，适合中国背景下的大学生。
根据社会适应能力的相关研究成果，并结合大学生公共体育课程课堂教学实际与课外体育活动情况自编大学生社会适应能力问卷，该问卷采用5等级记分法，并主要从对活动的规则、纪律的遵守、活动中的人际互动、活动中的自我激励、自我调控、团队意识(竞争、合作、集体荣辱感)等社会适应方面对大学生进行考察。该问卷的重测信度:=0.94(时间间隔为3周)，另外就问卷的内容效度对多所高等院校的心理学、体育学专家进行了访谈，最终的反馈结果表明该问卷内容效度良好(每个条目与问卷总分的相关系数在0. 31-0.66之间)，能全面、有效地反映所要研究的问题。因此该问卷具有较好的信效度，可以为本研究服务。
1.2.3实验法。采用单因素完全随机等组前测后测实验设计方法并随机选取对照组与实验组(分组时对其元认知水平和体育社会适应水平进行了均衡化处理)。实验组与对照组课堂教学活动内容相同，时间共16周，并由同一教师教授(实验组接受元认知教学培训)。对照组按教学计划学习，不进行任何干预。实验组在按教学计划学习的同时，一是教师在教学过程中提示学生注意运用元认知的方法进行学习，二是实验者在学习现场进行言语指导，让学生注意采用元认知的方法进行社会适应训练。最初和最终学生在体育活动中的社会适应水平由同一教师按同一问卷进行调查。在实验过程中，注意到了教师及学生主观期望效应可能对实验结果的影响，并加以控制。
1.2.4数理统计法。本研究测量所得数据均运用SPSS for Windows 11.0统计软件进行处理。
2实验组进行的元认知教学培训说明
2.1教学目的
对实验组学生进行另外的元认知能力培训，以提高其元认知能力。
2.2教学方法
一是采用课堂教学法对实验组学生讲授元认知的理论知识，以及提高元认知能力的方法;二是在公共体育课堂上采用现场言语指导的方法提示学生注意使用元认知有关的技能进行学习活动(主要是体育活动的社会适应方面)。
2.3教学内容
2. 3.1有关元认知理论方面的内容。元认知的基本含义、实质和要素。元认知与体育活动的社会适应方面结合起来，让学生理解、体会体育活动的社会适应方面的元认知知识、元认知体验、元认知技能。体育活动的社会适应方面的元认知知识是指对体育活动的社会适应方面认知的知识，即学生对自己的体育社会适应认识活动过程与结果及其影响因素的知识，包括三个方面内容:个人、任务和策略。体育的元认知体验是指伴随着体育认知活动的体育认知体验或体育运动的情感体验，它包括知的体验，也包括不知的体验。体育的元认知技能是指学生在运动学习过程中对动作活动进行调节的技能。
2.3.2培养、训练元认知的一般方法。自我提问法:在元认知训练中，通过提供给学习者一系列自我观察、自我监控、自我评价的问题，不断地促进学生进行自我反省而提高问题解决的能力。
相互提问法:让学生每两人分成一组，给每个学生一份类似于上述自我提问的问题单，让学生在尝试解决问题的同时根据问题单相互提问并做出回答。这种方法能有效地促进学生的思考和竞争，提高元认知水平。
知识传授法:通过传授元认知理论的有关内容，使学生认识到元认知在学习中的重要性，自觉地将元认知运用于学习中，以提高学习效果。
元认知培训和训练的各方法在体育课程教学活动中实施(主要与大学生体育课程活动的社会适应方面相结合而开展)。
2.4元认知理论教学进度安排
利用体育课程以外的时间，采用课堂教学的方法对实验组学生进行元认知能力的培训，培训共4次课，每次30min，并布置课后作业。教学进度安排如下:
课次1:元认知理论知识的培训。
课次2;元认知与体育运动的关系、在体育运动中的作用等方面的知识培训。
课次3:训练、提高元认知的方法的培训。
课次4:对所培训内容复习，巩固所培训的知识。
3结果与分析
3.1元认知教学效果考察
实验组经元认知培训后，其元认知水平较对照组呈现下表所示变化(调查数据统计采用配对样本t检验方法)。
结果显示实验组在经过元认知教学后，整体元认知水平有了显著提高(实验组整体元认知水平实验前后比较P- I) . 046，达到显著差异)，且元认知知识、元认知体验、元认知调控水平也都有显著性提高，而对照组无论整体元认知水平p=0.446)，还是分维度水平前后测均未出现显著性变化。实验结果说明元认知教学可有效提高大学生元认知水平，证实了研究假设。这进一步说明个体的元认知能力不仅是在个体长期的学习过程中形成和发展起来的，而且元认知能力是可以教授的，即经过系统、专门的教学培训，个体的元认知毙力可以在相对较短的时间内得以提高。该结果可解释为:通过提问、讲授等元认知培训方法的实施并在实践中加以锻炼，可使学习者个体更好地掌握自我的元认知知识，加深元认知体验，增强元认知技能，进而提高个体整个元认知水平。
3.2大学生体育方面的社会适应能力考察
实验前对普通专业103名大学生(大一、大二)的体育方面的社会适应能力进行了调查，结果如下表:
表2显示大学生体育社会适应情况:规则适应方面相对较好，达到基本适应水平，且个体差异不大;人际互动、自我调控、团队意识方面表现较差，且人际互动、自我调控方面的个体差异较大。总体而言，大学生社会适应的整体水平与我们的基本培养目标间还存在一定差距。造成这一差距的原因是多方面的，如由于受中小学应试教育环境影响，学生的社会适应教育得不到足够重视，缺乏足够的锻炼;社会适应能力培养的实施存在一定的难度，由于学生个体差异较大，因此较难采取统一的培养措施。
对性别变量进行考察(表3)，发现:男生在人际互动、团队意识方面好于女生，在规则适应、自我调控方面差于女生。除规则适应方面，女生显著好于男生外，社会适应其它方面不存在显著性别差异。另外统计显示大学生的元认知水平与社会适应能力之间的相关系数为0. 45，为中度相关，说明两者之间存在一定程度的共变关系。
3.3体育教学对大学生社会适应能力的影响考察
实验组接受元认知培训和元认知教学及相应体育教学，对照组接受相同体育教学。实验结束后，实验组和对照组大学生的体育方面的社会适应水平前后呈现表4所示变化。
表4表明，实验前后实验组与对照组大学生体育方面的社会适应各维度均存在显著性差异，实验组与对照组不同组别大学生体育方面的社会适应各维度均存在显著性差异，且交互作用不明显，即实验后实验组大学生体育方面的社会适应各维度较实验前有显著性改善，实验后实验组大学生体育方面的社会适应各维度较对照组均有显著性改善。统计结果说明元认知体育教学可有效改善大学生的体育社会适应水平，结合对元认知教学效果的考察，这一结论可理解为元认知教学提高了学习者的元认知水平，而提高的元认知水平又在个体的体育社会适应实践方面发挥作用，即在体育活动实践中通过比较、反馈、自我暗示、自我调控等手段，逐步提高自我的体育社会适应水平。元认知体育教学以学生的发展为中心，突出学生的主体地位和主观能动性，在社会适应的教学中，学生不再处于从属、被动的“他控”地位，他们的社会适应是主动的，并对适应的过程和结果具有深刻的感受和体验，对自我的社会适应具有高度的自控，因而可有效地促进大学生适应能力的发展。
4结论与建议
4.1结论
通过本实验研究，可以得出以下结论:在教学中实施现有的提高元认知水平的方法、措施可在相对较短时间内提高大学生的元认知水平;大学生体育方面的社会适应情况处于基本适应状态，与相关培养目标存在一定差距;元认知体育教学有效地提高了大学生的体育方面的社会适应能力。
4.2建议
元认知理论与现代教育思想紧密相关，并对学校教育目标的实现将起到很好的促进作用。在高校体育教学中采用元认知教学手段，必将为体育教学的各学习目标的实现提高一条可行性途径。
4.2.1因本次实验条件的局限，还应进一步考察实验效果的外部效度，为其应用、推广提供可靠的理论依据。
4.2.2应在体育教学中加强元认知教学措施的渗透，如反馈、自我体验、自我监控与调节等与个体元认知水平提高有关手段的运用。
关键词：智能科学与技术；专业建设；科研建设；人才培养
1背景介绍
智能科学与技术专业是一门新兴的交叉型学科[1]。随着信息化的进一步深入以及IBM“智慧地球”、我国“感知中国”等战略的实施，智能科学技术正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。因此，智能科学与技术相关专业的建设也引起了国内外高校的重视。国外许多著名高校都设立了人工智能专业，并授予智能科学专业学位；世界多数知名理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的科学研究和人才培养。
相对而言，国内智能科学与技术专业的起步较晚。2004年，北京大学信息科学技术学院经教育部正式批准设立了全国第一个智能科学与技术本科专业。之后，国内许多高校也相继设立了这一专业，有些高校还成立了相应的系。现在智能科学与技术专业已经从计划外专业变成计划内专业，标志着该专业的建设在国内已逐渐形成气候。
厦门大学是国内较早设立智能科学与技术系的高校之一。基于在智能科学与技术领域多年的研究积累和师资储备，厦门大学于2006向教育部申请并获批设立了智能科学与技术本科专业，之后又于2007年6月6日成立了智能科学与技术系[2]。建系以来，厦门大学智能科学与技术系一直坚持以“科研带动教学、教学促进科研”的办学理念。一方面，我们以系里的科研实力、科研特色为基础，在人才培养过程中发挥优势，为人才培养服务，更好地完成专业培养的目标；另一方面，优秀人才的培养也为我系的科研提供了有生力量和储备力量，反过来促进系里的科研发展。
从2007年成立至今，我系完成了首届本科生完整的一轮培养，因此我们希望能将4年来的专业建设的情况做一次梳理，为下一步的工作提供参考。作为一个新兴专业，各高校对于智能科学与技术专业的建设也都处在探索阶段，因此我们也希望这些工作梳理能对其他院校的专业建设起到参考作用。
我们对专业建设的梳理从两个方面展开：一是科研与学科建设的进展情况；二是教学与人才培养的进展情况。
2科研与学科建设进展
2007年以来，我系科研与学科建设取得了很大进展，下面从凝练科研方向和科研平台与学科点建设两个方面来介绍。
2.1凝练科研方向
在智能科学与技术系成立之前，厦门大学在人工智能领域已经有了不少积累，在心脑计算、艺术认知和自然语言处理等领域形成了一定的优势。
2007年建系以后，我们结合自身研究特色和学术发展前沿，进一步凝练了研究方向，基本上确定了四个重点发展的方向，并成立相应的研究室。
1) 艺术认知与计算方向。
主要围绕人类艺术活动的脑机制，特别是有关诗歌、音乐与舞蹈的审美与创作方面，开展相关的认知与计算研究工作。
2) 智能多媒体方向。
主要从事有关多媒体信息处理方面的关键技术研究和应用系统的研发，涉及视频图像处理与运动目标检测、基于内容的多媒体信息检索、智能中医信息处理等方面的研究。
3) 自然语言处理方向。
主要从事机器翻译、实体关系抽取、跨语言信息检索、语音识别与合成等方面的理论研究和相关应用系统开发。
4) 仿脑智能计算方向。
主要开展有关机器人认知计算引擎的基础性研究工作，目标是开发一个具有普适性的认知推理引擎，并将其嵌入到机器人中，使机器人具有综合的意识、视觉、语言和动作能力。
方向的凝练很好地促进了我系研究队伍的整合，也使系里的人才引进工作有了更好的针对性。经过四年的建设，以上四个方向均逐步形成了一支结构合理的研究团队，如表1所示，科学研究也相应的取得了一些进展。2007-2010年间，我系教师承担国家自然科学基金项目、国家863计划项目、省级课题、企业委托横项课题等各类科研课题近50项，每年新立项的项目数量如表2所示。同时，我们在《Neuroscience Letters》、《Journal of Vision》、《Computational Intelligence》、《中国科学》、《软件学报》及《电子学报》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文200余篇，其中EI/SCI检索论文150余篇。这些方向的发展为我们的人才培养奠定了良好的科研基础。
2.2科研平台与学科点建设
科研平台是学科发展的重要载体，是科技创新的重要源头，是聚集和培养高层次人才的重要场所。因此，科研平台建设是学科建设的重要内容。
一直以来，我们就很重视科研平台的建设，也形
成了较好的基础。2003年，我们建立了一个跨专业的校内科研平台――厦门大学语言技术中心；2005年，我们获批建设了“智能信息技术福建省高校重点实验室”。依托这两个平台，并基于我们对科研方向的进一步凝练，我们最终于2009年获批建设“仿脑智能计算福建省重点实验室”。该重点实验室的建设以人工大脑研究为中心，并包含仿脑计算、智能语言处理、视听感知和机器人及其行为控制等方面的研究，更有利于我系进一步整合和优化科研结构。
学科点建设也是学科建设的重要内容之一。拥有学科点一方面反映了相关领域的学科建设水平，另一方面又能为高层次人才培养提供必要保障。
智能科学与技术至今还未被列为一级学科，因此智能科学与技术专业的研究生目前只能依托其他相关专业进行招生和培养。建系之前，我们已经依托厦门大学“数学”一级学科，自主设立了“人工智能基础”二级学科博士点，具有了培养本专业博士层次研究生的基本保证。2010年，我系与厦门大学计算机系、厦门大学软件学院共同合作成功申报了“计算机科学与技术”一级学科博士点，在此一级学科下设的10个方向中，我系将负责建设其中的数字媒体艺术、信息安全技术、自然语言处理以及模式识别与智能计算等4个方向。该博士学位授予点将于2012年正式招生，这为我们在博士层次上培养智能科学与技术专业人才奠定了更好的基础。
3教学与人才培养进展
下面从本科生和研究生两个层次的学生培养介绍我系教学与人才培养的进展情况。
3.1本科生培养
在本科生方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是培养有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者。为了实现这一目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，并特别注重学生实践能力的培养，采取了增设实用技术类课程、增设本科生进研究室参与课题研究的“课题实践”环节、组织学生参加企业实习等若干措施，加强学生的实践能力培养[3]。
目前，我系在本科生培养方面已经初具成效，具体体现在两个方面。
1) 多组本科生团队获批立项大学生创新性实验项目。
2009年，我系本科学生组成的创新实验团队中的3支获得了国家级创新性实验项目资助；1支获得了校级创新性实验项目资助；今年的创新性实验项目初评中，我系本科生团队又有3支入选。
2) 首届学生就业形式喜人。
2007级本科生是我系的首届学生，共计31人，其中2/3的学生入学都是经专业调剂的，因此学生入学之初对本专业多是不了解甚至是不感兴趣的。经过4年的学习，他们都能很好地完成学业，多数学生逐渐喜欢上了本专业，部分学生更是将本专业作为其未来进一步学习和工作的方向。今年7月，我系2007级本科生毕业，毕业率和就业率均为100%，毕业去向情况如图1所示。
图1厦门大学智能科学与技术系2007级本科毕业生去向
其中，11名学生进一步升学攻读研究生；4名学生选择了到美国、中国香港的高校深造；其他16名学生则进入企业就业。
3.2研究生培养
我系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课、实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个层次。在硕士研究生方面，有3个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)和1个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)；在博士研究生方面，目前有1个二级学科博士学位授予专业(人工智能基础)。
为了培养研究生的创新能力，我们主要依托系里所承担的科研项目，特别是国家级科研课题。学生们参与到课题研讨中，接触最新的学术前沿问题，并在不断讨论、实验过程中逐步提高独立科研能力。
为了促进学生将理论与实践相结合，我们积极加强与企业的联系，建立联合实验室或联合培养基地，例如，我们与深圳名人公司建立了机器翻译联合实验室，与北京德威特电力系统自动化有限公司建立了电力自动化软件联合实验室，与厦门中资源有限公司建立了智能反垃圾邮件联合研究中心，与厦门东南融通系统工程有限公司建立了计算机软件与理论研究生教育创新基地等。这些基地的建立使学生能够参与企业的实际课题，在提高实践能力的同时也促进了就业。
目前，我系的研究生培养也取得了一些可喜的成果。学生们参加各种竞赛或展示均取得了优异的成绩。例如，2010年，仿脑智能系统方向研究生研发的社交机器人――“文博之星NAO”项目获得第三届海峡两岸(厦门)文化产业博览交易会最佳创意产品铜奖；自然语言处理方向研究生研发的汉语句法分析器和汉语人名消歧系统分别参加2009中文信息学会句法分析评测(CIPS-ParsEval-2009)和2010中文信
息学会与SIGHAN联合会议(CIPS-SIGHAN 2010)的人名消歧评测，均荣获第二名。
4反思
智能科学与技术专业作为一个新兴专业，虽然得到国内许多高校的重视并有良好的发展势头，但目前仍存在一些发展的制约因素。第一，智能科学与技术未能被列为一级学科，因此各高校的智能科学与技术学科建设只能依附于其他相关专业，导致该专业的发展缺少必要的学科保障，高层次人才(博士层次)的培养也受到严重制约；第二，智能科学与技术在国内尚未形成明显的产业群，因此该专业毕业生就业的行业特色不明显，目前各高校智能科学与技术专业毕业生的就业行业与计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术等相关专业学生的就业领域基本相近，这导致该专业的特色无法被正确理解，也影响了专业招生。
在这种状况下，我们认为智能科学与技术专业要大力发展，应突出两点。首先，要加强智能科学与技术的科学研究，这一方面可以促进人才培养，另一方面也能通过展现高水平成果进一步扩大专业的学科影响力；其次，要加强智能科学与技术专业学生的实践能力培养，以此提高专业学生的就业竞争力，进而增强专业的吸引力。
参考文献：
[1] 钟义信. 设置“智能科学与技术”博士学位一级学科：必要性、可行性、紧迫性[J]. 计算机教育,2009(11):5-9.
[2] 东,李绍滋, 潘伟. 厦门大学“智能科学与技术”专业建设介绍[J]. 计算机教育,2009(11):46-48.
[3] 东,李绍滋. 智能科学与技术专业学生实践能力培养若干探索[J]. 计算机教育,2010(19):61-63.
Specialty Construction of Cognitive Science in Xiamen University
CHEN Yidong, LI Shaozi, PAN Wei
(Department of Cognitive Science, School of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361005, China)
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，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。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。
二、养老服务人才培养“人工智能化”
人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。
三、人工智能养老服务人才培养模式
（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体
配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。
（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体
国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。
（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训
目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。
（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒
作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。
（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式
民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。
四、人工智能养老服务人才培养对策
（一）广播电视大学养老服务人才培养对策
依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。
（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策
基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。
（三）职业技术学院养老服务人才培养对策
职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。
（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策
民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。
（五）社区养老服务人才培养对策
社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。
总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。
关键词：计算机科学与技术；人工智能；智能机器人；实验室建设
智能机器人作为一个最为典型的工程系统对象，涵盖了机械、电气、信息、通讯、控制、系统等所有现代工程专业的内容，因此机器人作为一个典型的系统对象，是所有创新工程专业教育改革的理想载体，可以贯穿工程训练、专业基础教育和专业创新教育的全过程，是教学实验和研究的最理想的平台。智能机器人实验室是一个涉及多学科，测、控充分结合的实验室，集各种传感与执行机构于一体，又是一个测控一体化的综合实验对象。
首都师范大学智能机器人实验室是专门服务于智能科学与技术专业本科教学和实践的系统平台，是高年级智能机器人、模式识别等专业课程的实践创新基地。经过近10年的建设发展，我们在实验室建设、实验体系研究、目标定位等方面积累了一定的经验。
1 实验室建设定位和配置
智能机器人与模式识别是智能科学与技术专业的特色，其中，智能机器人重点培养学生在智能机器人设计与开发、智能机器人传感器技术、智能控制、多传感器信息采集与融合等方面的实际应用能力；模式识别是基于信号处理、人工智能、计算机等技术，用机器代替人去识别和辨识客观事物，用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读的学科内容，其相关系统理论和方法的研究近年来迅速发展，因此实验室的建设主要围绕这两门课程的实践教学和科研活动展开。
实验室自2005年创建，占地面积约150m2。根据教学实践需要，实验室设备配置包括通用计算机系统、小型组足球机器人、轮式智能移动机器人平台、大学生创新实践中级套件、示教型教学工业机器人、各种传感器等。软件系统包括Matlab、机器人编程系统、通用编程语言环境、模式识别工具箱等，在这些设备的基础上，开展智能科学与技术的实践教学。随着设备的老化，根据课程发展的需要，实验室即将购进人形机器人、灭火机器人、游历机器人以及自主设计机器人的各类配件。
2 实验室创新实验体系
2.1 通用创新实验体系
根据智能科学与技术的学科特点，智能机器人实验室提供循序渐进的系统训练课程：初级课程、中级课程、高级课程，具体开课情况见表1。
（1）针对低年级学生的系统化基础工程训练：学生可以利用该平台，进行学科基本能力的培养，包括计算思维能力、算法设计与分析能力、程序设计能力、开发应用能力等；并能够动手组装和调试简单电路；编写控制软件；获得全方位的、系统化的基础工程训练。
（2）针对中年级学生：可以利用该平台，进行系统能力的培养，要求学生能够站在系统的全局去看问题、分析问题和解决问题，从而更加深入地学习并实践自动控制、电子电路、微机原理接口技术及应用、单片机原理与应用等学科知识与试验学习结合起来。
（3）针对高年级学生：利用该平台，深入研究目前前沿的学科知识，进行人工智能、图像处理、语音识别、机器人自主导航、运动控制、机械设计、机械电子学、电机拖动、机器人学、自动控制、数字控制、先进控制、智能控制、传感器、传感器信息融合、信号处理、模式识别、人工智能、面向对象编程、软件工程、图像处理、语音识别、神经网络、遗传算法等多学科的研究验证，进行创新能力培养。
2.2 智能机器人课程实践教学体系
智能机器人是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，涉及的学科范围包括力学、机器人拓扑学、机械学、电子与微电子学、控制论、计算机、生物学、人工智能、系统工程等诸多课程，是理论性、实践性和综合性很强的课程，也是培养学生具有机械设计能力、能够直接解决实际问题的课程。该课程授课课时为36学时，实验课时为36学时，达到了1：1的比例。
第一阶段，教师以最为典型的能力风暴机器人、示教—再现机器人为教学对象，让学生掌握基本程序的编制，掌握电机的控制方法，掌握最简系统的组装、编程、调试的方法，能够实现基本系统的各种控制，实现机器人走正方形、机器人边唱边跳等经典控制项目，从而对机构设计、软件编制以及优化有一定的认识。
第二阶段，设计和开发自己的机器人运动机构，完成机器人综合组装、调试工作，在第一阶段的基础上增加一些标准传感器知识，学生可以通过对典型传感器，如红外传感器、光敏传感器、碰撞开关、光电编码器等使用学习，完成机器人跟人走、避障等实验。另外，学生熟练掌握完整智能控制系统的编程与应用方法，为拓展其他各种传感器与功能模块的应用打下基础。
第三阶段，学生可以在以上基础上增加其他各种扩展芯片、传感器、大学生创新模块套件及执行机构，熟练应用不同传感器，设计方案以及试验环境来实现不同功能，例如完成语音控制机器人小车、加工车床等试验。通过这个环节，学生可以深入掌握不同传感器及执行机构的工作原理与应用方法，培养学生解决实际问题的能力。
第四阶段，面向竞赛和学生科研课题，学生独立进行自主创意或完成指定项目的设计。在这个阶段，学生可以对人工智能、图像处理、自主导航、遗传算法等前沿学科进行深入研究及验证，例如火星陨石标本采集概念机器人的设计、智能图书存取系统设计等。
2.3 模式识别课程实践教学体系
模式识别课程是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，其目的是通过对模式识别基本理论、概念和方法的学习，使学生能够灵活运用所学知识，借助计算机解决实际工程应用中的自动识别问题，其主要任务是使学生掌握对物体进行分类的有关理论和方法。实验课是本课程重要的教学环节，目的是使学生掌握模式识别基本分类方法的算法设计及其验证方法。提高学生分析问题、解决问题的能力。本课程授课课时36学时，实验课时时。
第一类实验是安装并使用模式识别工具箱。本次实验可以让学生了解模式识别软件的具体形态、基本设置以及运行流程，了解基本识别方法的工作过程。
第二类实验使用常用分类算法进行实验，例如，贝叶斯分类算法的原理和使用、最近邻算法的分析试验。
第三类实验为课程设计，例如用支持向量机进行人脸识别。本次实验可以让学生掌握支持向量机的运行机理、参数选择与快速算法等，了解在实际分类中学习样本库的重要性。
3 实验室发展成果
3.1 提高科研水平，促进实验室良性发展
实践证明，科研项目的研究对改善学科软硬件条件作用重大。在带动实验室建设上，科研课题以优势、特色学科为基地，购置大量先进的仪器设备，构建起坚实的实验条件，在完成科研任务的同时，转化为学科教学、科研发展的基础设施，为培养高水平本科人才提供物质支撑。首都师范大学智能科学与技术专业先后申请主持国家自然科学基金项目等国家级项目4项、省部级项目近20项，校级项目若干，发表包括SCI、EI检索在内的学术论文一百多篇，从而极大促进了智能机器人的实验室建设，为实验室的长期发展创造坚实的物质基础和持续的科研动力。
3.2 开展学生科研，培养学生创新能力
智能科学与技术专业坚持以智能机器人实验室为依托，鼓励学生申报、开展各级各类学生科研项目，进行专业实习、完成毕业设计，并按照本科生的学习发展阶段，为学生规划科研申报体系，如图1所示。
近四年来，我们积极组织学生申请全国级大学生创新实验计划6项，参与学生近30人。申请校级各类学生科研项目近20项，参与学生近百人。通过有组织地、循序渐进地开展学生科研，学生极大地发挥了钻研精神和创新能力。
3.3 通过学科竞赛，调动学生实践积极性
实验室为学生提供了一个开放的平台，并以培养学生的创新思维、科研素质和实践能力为目标，为学生的成长提供良好的条件。学科竞赛富有挑战性、探索性和趣味性，是学生综合能力培养的重要手段。参赛的过程，就是学生独立分析问题、解决问题的能力得到锻炼和提升的过程。近年来，学校通过组织学生参与竞赛，先后获得2012年全国大学生仿真比赛一等奖、2011年全国大学生仿真比赛二等奖2项、历年全国Scilab竞赛二等奖以上奖项；学生设计的“火星陨石碎片采集概念机器人”“智能图书归还平台”分别获得2011年全国首届大学生智能设计竞赛二等奖；学生设计的智能小车获得2012年北京市挑战杯二等奖。
机器和人类、现实和科幻、邪恶和美好的分界从来没有像今天这样如此模糊。眺望未来30年，智能革命的壮阔波澜，将改写人类社会对智商的理解和定义。
从AlphaGo说起：Have to win
关于这场围棋大赛，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美国顶级机器智能科学家，霍金理论物理学博士)的判断：
Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(围棋是一套复杂但有内在逻辑和明确计算量的游戏，所以只要计算机遵循围棋的推演路径并拥有充裕的运算能力就必然能够赢得人类、取得胜利，AlphaGo的胜利对于计算机而言只不过是时间问题。)
AlphaGo战胜人类，美国学术界早有准备
伴随着摩尔定律的不断实现和几十年来人工智能的软硬件技术积累，人工智能其实已经悄然改变了我们生活中的许多方面，当我们还在感慨电影中各种AI的强大时，未来已经悄然而来，AlphaGo只是这场人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。
在过去的5年里，人工智能已经在语音识别、计算机视觉、语言理解、医疗健康等领域取得了巨大进展，并在某些领域里超过了人类，比如语音识别、人脸识别等等方面。
以计算机视觉为例，人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域，产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动，是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别“人脸”、识别“苹果”等图像信息是一件容易的任务，是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务，在这其中体现不出人工智能的“智能”来。
但站在人工智能发展的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定型来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。
围棋是有可遵循的逻辑、可衡量的计算量的游戏，对于人类大脑的难度在于庞大的计算量和对棋盘宏观形势的敏感度；而图像识别则会在信息抓取和逻辑分析层面呈现出更广泛意义上的随机性和不确定性。
通过机器学习将图像中的信息进行分类解析、最终提取有价值的结构化数据是极难的科研课题，从学术界到工业界的转化耗费了几十年的时光。
然而相比于计算机视觉、语言语音理解等其他的进步，AlphaGo的划时代意义在于它不仅仅缩短了机器与人的智能距离，还将颠覆人与人智商差异的感知。
未来人与人的智商差距不再会是不可弥补的先天差距，而将成为一种可以通过工具而后天获取的能力，这带来的会是人类自我价值评估的一次大颠覆，智商对于人的意义将会在一定程度上有所下降。这就像从前算术不好的，现在用计算器就能补上；未来下棋不好的，可能只是加个AlphaGo就能补上。“智商”这个词的定义可能会被迫从形容人和动物差异，变成由人和机器的差异所定义。
第一个十年的变化：The rich get richer(富人更富，强者更强)
从短期来看，让我们畅想一下在这场大浪潮中，谁会成为最大的受益者呢？
当我们回顾推动人工智能发展的关键因素时，有三个要素极为重要：数据、算法和计算。
AlphaGo这次在全社会范围内对人工智能进行了一场大面积的认知普及，会使得拥有成熟商业模式和海量数据优势的BAT等巨头重金投入这片市场，彼此间的互相追赶将在市场中形成像google收购deep mind一样的并购风潮。
同时伴随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这将带来人工智能史上的第一次大规模应用实践，各巨头的业务将因为人工智能带来的效率提升而加速拓展，他们相较其它竞争者的优势也会因此不断加大，这就正如今天的google相对于其他公司一样。
当资本成为这场竞逐游戏的驱动力时，获得先发优势的公司雪球也必将越滚越大，优势将在成长中愈发明显，The rich get richer。
未来的思考：人类将重新理解知识、智慧、人性
从远期来看，人工智能的进步将改写人类对自我、知识和教育的理解。
倘若，90%的医生、律师、教师、程序员能被机器所代替，人们将需要重新开始讨论“人”的自我定义和“知识”的新时代价值。
当旧时代下的知识已成为机器人仅需拷贝和执行的简单命令，而“为什么要学法律、学编程等”的疑问及背后对自我价值的疑惑就必将引发社会教育结构的变革。
过往人与人之间通过知识组合的不同而形成的差异将被人工智能抹平，“高考”等考试测评手段作为广义上的游戏(game)，就像围棋一样，将不再能作为准确评价智慧和学识的方式而被修正。
当在体力劳动和脑力劳动里独立的人类相对于机器都不再具备经济优势时，人的存在形态、存在价值和机器的交互融合将成为未来前沿学术研究的重要课题，这会是一次人类社会的集体迷思、也会是人类价值的再次追寻。
人类的希望？
有人曾说，机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言，已经并不是什么特别难的事情，大概在10年前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品，在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。
也有人说，机器和人的差异是情感。但我不确定现今的人类社会对情感的定义是否像对智商一样，有着广泛的共识而能成为人类独特性的特征。情感诞生于本能和动物性，只是在人身上闪烁出了更加多彩的光芒，悲欢喜乐、嬉笑怒骂，这本就是人性中最难以捉摸而妙不可言的部分。
所以，机器和人的区别最终会是什么呢？在这个恐怕哲学家也难以回答的终极问题下，我想起了最近读到的这样一句话，“如果机器认为这场战斗必败，那么机器会选择投降；如果人认为这场战斗必败，那么有人会选择义无反顾的战斗，直至战死为止。”
或许，这句话里已经轻轻道出了我们与机器的区别。
