1、信息技术与教育第六章 人工智能与教育第一节 人工智能概述第二节 人工智能的研究领域第三节 人工智能的教育应用人工智能概述什么是人工智能l人工智能的定义l图灵测试l人类智能与人工智能人工智能发展简史l人工智能与中小学信息技术教育人工智能的定义人工智能：是研究如何制造出智能机器或智能系统，用来模拟人类的智能活动能力，从而延伸人类智能的科学。智能机器：能够在不同环境中自主或交互地执行拟人任务的机器。人工智能科学：是计算机科学的一个分支。其主要目标是研究和设计智能机器，用以模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的理论和技术。人工智能能力:智能机器所执行的与人类智能有关的各种功能，包括判断、推理、证明
2、、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。图灵测试在论著计算机与智能中，图灵提出一个假设：人在不知情的条件下，通过特殊的方式与机器进行问答，如果在相当长的时间内分辨不出与他交流的对象是机器还是人。那么，就可以认为机器是能思维的，这就是著名的“图灵测试”。虽然在当时还不能证明机器是有智能的，但图灵预言，“在本世纪末”，一定会有计算机能通过“图灵测试”，计算机能做我们想象不到的事情。时至今日，图灵的天才预言终于在与人对弈的“深蓝”身上得以实现。图灵的成就，使他成为计算机理论和人工智能的主要奠基人，并赢得“人工智能之父”的美誉。阿兰图灵(AlanMTuring 19121954
3、)其人阿兰图灵其人16岁开始研究爱因斯坦的相对论，1934年(22岁)被剑桥大学评为“罕见的青年人才”，并获硕士学位，1937年在美国普林斯顿大学获博士学位。他创建的计算机理论模型被称为“图灵机”，目前的“图灵奖”相当于计算机领域的诺贝尔奖。1938年回到伦敦，在剑桥大学国王学院任研究员。二战期间，领导了一个丘吉尔建立并称之为“最高机密”的密码破译站，破解了德军最高指挥中心的通信密码系统，因而被称为“秘密英雄”并获得勋章。二战后进入英国国家物理实验室，从事大型计算机的研究工作。1945年提出“仿真系统”思想，1947年提出“自动程序”概念。1954年6月8日服毒身亡，终年42岁。1998年，在
4、图灵诞辰86年之日，其故居被英国列为“英国文化遗产”。人工智能之父阿兰图灵：谜人类智能与人工智能认知操作X的变化为当时机体状态S(机体的生理和心理状态以及大脑中的记忆等)和外界刺激R的函数。计算机性能、所存储的信息等相当于机体的状态；计算机的输入相当于外界刺激。在得到刺激后，计算机便进行操作，使其内部状态随时间变化。思 维 策 略初级信息处理生 理 过 程计算机程序计算机语言计算机硬件(a)人类(b)计算机人类认知活动与计算机的比较函数关系：TT+1 x=f(S,R)其中：T时间变量 x认知操作 S机体状态 R外界刺激 人工智能发展简史1950年，图灵出版计算机与智能。1956年，约翰麦卡锡、
5、香农等美国人发起，邀请莫尔、纽厄尔等数学、心理学、信息论、计算机、神经学研究的学者，在达特茅斯大学举办了长达两个月的研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题，首次使用了“人工智能”的术语，标志着人工智能的诞生。1969年，第一届国际人工智能联合会议，此后每两年一次。1970年，人工智能国际杂志(International Journal of AI)创刊。7080年代，数据分析处理、医疗、计算机设计、符号运算和定理证明等专家系统不断研制成功。研究者获得共识：人工智能是一个知识处理系统，知识表示、知识利用、知识获取是专家系统的三个基本问题。90年代，在学习、教学、识别等应用领域得到长足发展。1997年
6、5月11日，IBM的“深蓝”战胜了国际象棋大师。人工智能的研究领域人工神经网络专家系统机器学习智能代理人工神经网络由于冯诺曼体系的局限性，虽然在一些比较简单的范畴内能够表现出智能行为，但在视觉理解、直觉思维、常识与顿悟等问题上力不从心。传统的计算机不具备学习能力，无法处理数值计算的形象思维问题，无法求解一些信息不完整、不确定性和模糊性问题。人脑是一个功能强大、结构复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。人工智能源于仿生学，特别注重对人的大脑模型的研究。从神经元开始，进而研究神经网络模型和人的脑模型，主张用硬件系统或一定的算法模拟人的大脑，实现神经网络。神经网络及算法的研究为领域的发展奠
7、定了基础。专家系统专家系统的定义与类型专家系统的结构新一代专家系统l专家系统的定义l专家系统的分类l新一代专家系统的特征l分布式专家系统l协同式专家系统专家系统的定义专家系统是一种能够模拟人类专家解决问题的计算机程序系统。具有某一领域人类专家大量专门的知识和解决问题的经验。能够进行推理、判断，模拟人类专家的决策过程，处理和解决复杂问题。专家系统的分类解释：对已知信息和数据分析和解释，确定其意义。预测：分析过去和现在的状况，判断未来的可能。诊断：据观察到的情况，判断对象功能失常的原因。设计：根据设计要求，完成设计目标。规划：寻找某个能达到目标的动作序列或步骤。监视：观察系统、对象或过程，发现异常
8、及时报警。控制：自适应地管理受控对象，使之满足预期要求。调试：对失灵的对象给出处理意见和处理方法。教学：根据学生特征，以适当的方法组织教学或辅导修理：对发生故障的对象进行处理，使之恢复正常。专家系统的结构接口解释器事实规则知识库计划议程中间解黑板执行器调度器协调器理想专家系统结构图用户知识库推理机专家知识输入或提问答案专家系统简化结构图新一代专家系统的特征并行技术与分布处理：同步和异步并行处理，以提高效率和可靠性。多专家系统协调工作：各子系统可以相互通信协作。高级语言和知识语言描述：具有自学习能力：根据原有知识和对用户提问的应答，推理并总结经验以丰富知识库。引入新的推理机制：能进行联想推理、类
9、比推理、非标准逻辑推理等各种推理。具有自纠错和自完善能力：先进的智能人机接口：理解自然语言，实现语音、文字、图形、图像的直接输入输出。分布式专家系统功能分布：将功能或任务合理均衡地分配到不同节点，各节点共同完成一个完整任务。知识分布：将知识分配到各节点，并避免知识的不一致性，提高可靠性。接口设计：保证相互通信和同步、协调地工作；在保证完成任务的条件下，各部分之间的联系尽可能保持一定的独立性，部分之间的联系尽可能少些。系统结构：树性结构、星型结构、总线结构。驱动方式：控制驱动、数据驱动、要求驱动、事件驱动等。协同式专家系统任务的分解：将任务分解，由几个分专家系统完成。公共知识的导出：公共知识存储
10、于每个专家系统，个别知识存储于专门的分系统中。“讨论”方式：设置可以为各分系统随机存取数据的存储区(黑板)。裁决问题：多数表决、加权评分或取中值记分、互补问题。控制驱动、数据驱动、要求驱动、事件驱动。机器学习机器学习的定义机器学习的策略基于神经网络的学习l生理神经元的结构与功能l人工神经元的组成与分类机器学习的定义西蒙的定义：学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进，使其在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习：机器学习是一门研究用机器识别现有知识，以及机器获取新知识、新技能的学问。不会学习的计算机不能称其具有智能。1959年，塞缪尔(美)设计了一个下
11、棋程序，由于具有学习能力，4年后该程序战胜了设计者本人。又过了3年，该程序战胜了美国一个保持了8年之久的冠军。机器的能力能否超过人的能力？不具备学习能力的机器不可能超过其设计者，如果具备学习能力？机器学习的策略 (机器)学习是一种复杂的智能活动，学习过程中运用的推理越多，系统的学习能力越强。机械学习：记忆或“死记硬背”的学习，外界输入和机器内部的知识表示完全一致。如塞缪尔的下棋程序，能记住53000个棋局及其分值，并能在对奕中不断修改。通过传授学习：外界输入和机器内部的知识表示不完全一致，需要经系统推理、翻译和转化而学习。类比学习：只能得到完成类似任务的相关知识，需要系统进行推理，以发现当前任
12、务与类似任务之间的关联和联系。通过事例学习：通过对实例或经验进行分析、总结和推广，得到解决问题的办法，需要更多的推理。生理神经元的结构与功能结构：细胞体(cell body)突(process)：轴突、树突、突轴；刺激，伐值电平，触发，窄脉冲，兴奋与抑制。树突核细胞体轴突突轴功能：时空整合 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 神经纤维传输速度：1150m/s突触延时和不应期学习、遗忘和疲劳人工神经元的组成与分类组成(如图)分类(略)+处理单元(节点)W反应作用强度的权值乘法器有向链处理单元相加 伐值01智能代理(Agent)Agent的概念l基本概念l基本特征l从应用和技术的角度看Agent多Ag
13、ent系统(MAS)基于MAS的信息检索系统l智能搜索引擎l基于多智能代理的信息检索系统Agent的基本概念广义的Agent：包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。狭义的Agent：专指信息世界的软件机器人或称软件Agent，是代表用户或其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。“主动服务”：主动适应：即在完成操作的过程中，可以获得、表示并在以后的操作中利用关于操作对象的知识以及关于用户意图和偏好的知识；主动代理：对一些任务无需用户发出具体指令，只要当前状态符合某种条件，即可代表用户或其他程序完成相应的操作。“机动”：灵活的访问及协作机制。Agent的基本特征自治性：可
14、以在没有人或其他Agent干预的情况下运作，而且对自己的行为和内部状态有某种控制能力；社会性：多Agent构成的社会环境，有统一的行为规则、相关知识、交互与合作能力；反应性：能感知或理解环境，并对环境变化作出适时的反映；能(主)动性：根据承诺主动地 采取行动(如图)；人类智能特性：具备一些人类 才具有的特征，例如意识、信 念、义务、意图等；合理性(没 有冲突目标)、学习和适应性、推理能力等。发送方Agent接收方Agent服务请求服务承诺提供服务条件(非)终止请求/主动服务合作模型从应用和技术的角度看Agent从应用的角度看：Agent是能自动执行用户委托任务的计算实体。其应用领域广泛，例如：
15、E-mail以及News的整理和过滤；Web信息的搜索与获取；桌面代理。从技术的角度看：Agent由各种技术支撑，是许多应用特性的集合，从而实现其各种功能。多Agent系统(MAS)将多个Agent组织起来，以弥补单个Agent的不足：弥补个体工作能力的不足；弥补个体完成学习新任务能力的不足；弥补个体处理信息并作出决策能力的不足。不仅研究单个Agent的结构以及多个Agent之间的交互，更关注Agent在社会层次上的知识和行为。MAS系统的两个关键：Agent之间的协作：任务共享，即对任务进行分解，以方便问题求解；结果共享，即通过共享部分结果的形式相互协助。对环境的适应。智能搜索引擎搜索引擎需
16、要对网络信息进行分类、索引和摘要，以方便用户搜索信息。早期的搜索引擎：选择主题分类、提供关键词和摘要、报告站点地址等，都靠信息发布者以人工的方式向搜索引擎登记。由于站点的急剧膨胀，这种方式的应用必然具有极大的局限性。自动搜索引擎：通过专门设计的程序自动发现网络上出现的新信息，并对其进行自动分类、自动索引和自动摘要。自动搜索引擎还能为信息检索者提供模糊检索、概念检索等功能，带有明显的智能性特征，因而也被称为智能检索引擎。基于多智能代理的信息检索系统接口代理1用户1任务代理1信息代理1信息源1信息代理2信息代理m信息源2信息源3信息源n用户2用户h接口代理2接口代理k任务代理j结果 目标和任务描述
17、任务冲突解决信息集成信息需求 回答查询应答任务预测结果协作查询处理代理的组织与协调接口代理接受用户的指令，根据用户的兴趣，协调系统完成用户委托的任务。传送收集到的信息，与用户进行交互，建立模型。主要功能：从使用者那里收集到相关信息，启动任务代理；提交相关信息，包括结果和解释；在问题求解过程中，要求用户提供附加信息；必要时，请求用户证实。任务代理通过形成问题求解规划，经过查询并与其他代理交换信息后启动任务代理。拥有相关任务的领域知识，包括与该任务相关的其他辅助任务代理和辅助信息代理。具有解决冲突和融合信息的策略。信息代理提供用于查询异构信息源的多种模型，包括关联信息源模型、信息源的选择策略模型、
18、信息源的查询模型、冲突解决和信息融合模型。可以接收三种目标类型的信息：应答一个与信息源有关联的查阅；应答会重复地执行周期性的查询，并且将结果回送给请求者；监视一个信息源内某些类型信息的变化。代理的组织与协调代理被分配于不同的机器中，并且通过自上向下的状态分析，定向激活代理。被激活的代理根据给定要求，动态地形成一种层次的组织结构，并具有如下特性：包含若干可以相互通信的任务代理；任务代理负责解决信息冲突与来自不同信息源的信息集成；任务代理负责激活有关的信息代理，并协调信息搜索、信息滤波等任务。在一项任务的持续期内，保持相对的静态特性。人工智能的教育应用人工智能教育应用概述l系统模块及功能lNATO
19、的AET项目l目前教育技术中所涉及AI的主要领域智能计算机辅助教育(ICAI)lICAI的设计模型l智能导师系统系统模块及功能“学生模型”模块：了解学生的学习能力、认知特点和当前水平等。“教学决策”模块：针对学生的特点，选择最适当的教学内容、方法，进行个别指导。“自然语言接口”模块：允许学生用自然语言与“计算机导师”进行对话。NATO的AET项目20世纪80年代后期，北大西洋公约组织(NATO)科学委员会确定的“高级教育技术”(AET)项目。项目内容及其与AI的关系：任务分析与专家系统(完全应用AI技术)；交互技术；学生模型建造与错误诊断(部分应用AI技术)；个别指导策略与学习者控制(完全应用
20、AI技术)；人机界面设计；微型世界与问题求解(部分应用AI技术)；过程仿真；实现教育技术革新方法评价。目前教育技术中所涉及AI的主要领域知识的表示与访问：知识库是实现知识推理与专家系统的基础，而建造知识库的前提是解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题。因而对学生错误的自动诊断：不仅要发现学生的错误，而且要指出其错误根源，提出有针对性的建议或指导，因而需要跟踪学生的思维过程。实现智能超媒体教学系统：将信息的超媒体组织结构与有针对性的建议或指导结合起来，实现优势互补，建构新一代智能超媒体教学系统。但二者之间的结合并不容易，因为AI技术中知识与信息的组织和管理由知识的表示方法决定，这与超媒体技
21、术存在矛盾。智能计算机辅助教育(ICAI)ICAI是人工智能与计算机辅助教学相结合的产物，是一种能适应不同学生能力、需求、学习风格等不同特点的计算机辅助教学系统。ICAI系统的基本特征：智能性：利用AI技术的一些特殊研究成果(如自然语言理解、知识表示、推理机制、问题解决方法等)编制复杂的应用程序。实用性：应用数学逻辑、符号合成、医疗诊断、理论证明等解决实际问题。针对性：系统利用训练策略、学习顾问、灵活性模块，使教学活动具有更强的针对性。ICAI的设计模型学生记录模块专家系统模块教 学 模 块人机接口界面专家系统模块存放知识、事实、推理规则、训练策略等，为学生产生问题情景，并对学生答案或状态进行
22、评价。知识和规则的表示方法：语义网络：用节点和链组成的知识 图解法表示课程知识（如图）。产生规则：表示知识技能，建立解 决方法。如果条件满足，就采取相 应操作或判断。例如：家具椅子我的椅子坐位咖啡色皮革是一种是一把包套是一种颜色如果 某动物是哺乳动物 并且该动物食肉那么 这是一种食肉动物如果 是在核对订货阶段 订货中有一袋炸土豆片 但没有饮料那么 在订货中增加一袋百事可乐l问题解答法则：用以表示课程知识。l利用AI混合知识表达：表达课程知识、给出解决策略、回答 学生问题、评价学生答案、将策略从课程内容分离出来。学生记录模块用于存放学生对课程内容的理解程度，其目的是对学生的错误概念以及解决问题的
23、策略进行分析，从而有针对性地指出产生错误的原因并给出正确的问题解答方法。跟踪学生解决问题的过程，将学生处理问题的能力与相同环境下“专家”的能力进行比较并记录，以作为教学模块教学策略选择的依据。从易到难对学生提问，从而确定学生的水平，补充历史库。问题发展学生解答问题时的推理能力，受到程序识别和描绘学生推理能力策略的限制。教学模块必须包括自然语言识别、教学方式、课程内容等知识。其作用是与学生进行交流、为学生选择合适的问题、对答案进行评价、响应学生的请求等。教学的方法和策略：教学策略：何时给予学生提示，允许学生按其错误轨迹解答问题的最长路经等；诊断模块的教学策略：通过评价学生的答案对其能力作出判断，
24、指出解答问题过程中用错的知识或遗漏的知识。学生自我测验策略：创设利于学生发现错误，修正概念的环境。辅导式教学策略：鼓励学生执行一些像游戏一样具有积极意义的教学程序。智能导师系统加利福尼亚大学信息科学学院的ADELG智能导师：基于远程教育的智能代理，为学生创设模拟的临床医学环境，使其在处理病例的过程中，通过系统的提示、讲述、监视、反馈进行学习。包括三个部分：解释引擎：监视学生的动作并产生适当的反应；运行于独立窗口的逼真颜色；会话管理器：允许多名学生同时使用并相互交流。STEVE:基于虚拟环境的导师系统。虚拟导师与学习者同处于一个虚拟环境中，可进行演示和指导学习者的操作。北卡洛莱纳州州立大学计算机
25、课学习的COSMO:关于Internet路由方面的智能导师系统。专家系统（ES）及其结构知识获取部分知识获取部分解释部分解释部分工作工作记忆区记忆区知识库知识库推理机推理机人人机机 界界 面面 以专家水平来完成复杂专业任务的软件例例：“常见病诊断专家系统常见病诊断专家系统”中的中的 知识库知识库/*-头部病 诊断-*/ifif 病位=头部 and 流鼻涕 and 头晕 thenthen 病=感冒刚起.if 病位=头部 and 鼻塞 and 浑身无力 then 病=一般感冒.if 病位=头部 and 发烧 and 头晕 and 扁桃体肿 then 病=严重感冒./*-cf1 感冒处方-*/if
26、病位=头部 and 病=感冒刚起 then 处方=服用新速效伤风胶囊,日服三次,每次一颗.if 病位=头部 and 病=一般感冒 then 处方=服用感冒通,日服三次,每次三颗.专家系统专家系统正向推理正向推理推理机推理机机机人人机机 界界 面面 头部、鼻塞、浑身无力 一般感冒工作记忆区知识库if if 头部头部 and and 鼻塞鼻塞 and and 浑身浑身无力无力then then 一般一般感冒感冒.if if 头部头部 and and 一般感冒一般感冒then then 服用感冒通服用感冒通,日服三次日服三次,每次三每次三颗颗.服用感冒通,日服三次,每次三颗服用感冒通,日服三次,每次
27、三颗头部、头部、鼻塞、浑身无力鼻塞、浑身无力专家系统专家系统的的解释机制解释机制人人机机 界界 面面 头部、鼻塞、浑身无力、一般感冒 工作记忆区工作记忆区知识库知识库if 头部 and 鼻塞 and 浑身无力then 一般感冒.if 头部 and 一般感冒“then 服用感冒通,日服三次,每次三颗.服用感冒通,日服三次,每次三颗解释模块解释模块HowHow？(你是如何得出该结论的）您说“头部”、“鼻塞”、“浑身无力”，由规则A A,您是“一般感冒”；又由规则B B，您需“服用感冒通”。2003年新课标中高中信息技术课程结构设计信息技术基础(2)选修一：算法与程序设计选修二：多媒体技术应用选修三：网络技术应用选修四：数据库管理技术选修五：人工智能初步(2)(2)(2)(2)(2)必修模块，2学分 36学时。信息的获取、加 工、表达、管理、信息技术与社会。选修模块，并行设计，支持个性发展，技术能力与人文素养双重建构。总学分：2+2+x
