人工智能带来的思考篇1
【关键词】人工智能大脑智能智能机器人
0引言
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
1人工智能的发展历程
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
2人工智能的研究
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
3人工智能的应用
iBm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
mit开发出了SHRDLU，StUDent系统可以解决代数问题，而SiR系统则开始理解简单的英文句子了，SiR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4人工智能的影响及发展必须注意的问题
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
5智能机器人
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
6结语
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
参考文献：
[1][美]StuartJ.Russell[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matBuckland.
人工智能带来的思考篇2
论文关键词：人才培养 课题组制度 实践学习 创新工程
论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。
诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。
1智能科学与技术专业现状问题分析
由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。
1.1缺乏实际的工程训练和实践
智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。
1.2专业设置缺乏特色
随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。
1.3缺乏对学生创新意识的培养
虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。
2优秀工程创新人才培养的途径探索
根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。
2.1差异性培养目标
培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。
差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。
2.2改革培养方式与途径
目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。
第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。
第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。
2.3重视对学生创新实践能力的培养
创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。
通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。
3结语
在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。
参考文献：
[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[j]. 信息与控制,1994,23(1):38-39.
[2] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[j]. 计算机教育,2010(19):11-14.
[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.
[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[j]. 计算机教育,2009(11):10-14.
人工智能带来的思考篇3
比尔盖茨、埃隆马斯克、霍金，这些科技和理论巨人都曾警告我们人工智能的出现可能是人类生存的一大威胁。这样可怖的观念从当今最聪明的头脑中说出来让人不得不认真思考。尽管人工智能和机器人方面的进步会为我们的世界带来好处，但进一步的认知能力才是他们所担忧的。拥有自我意识的机器人所认为的最优利益很可能和我们人类的思维背道而驰。这些聪明的头脑似乎不认为《终结者》只是一部极客们的疯狂脑洞实验。
是的，自动驾驶汽车总有一天会发生意外造成人类死亡，但这并不是因为它的自我意识想要这样做的。而是传感器故障或者算法缺陷。如果抛开具体的结果，我们会发现这和一个计算机程序停止响应并没有本质区别。它带来的风险显然不会导致人类灭绝这样的灾难性后果。
为了更好的理解这件事，必须深入了解现代人工智能系统如何工作。每个应用可以当做是一个最优化问题，我们的目标是找到最少成本和最大回报的解。这种人工智能没有任何神奇之处，也不需要具有情感。人工智能在求解这类问题时和我们人类的思维方式是很相似的。举例来说，一个人工智能驾驶的汽车会选择到目的地最短行程的路线，行驶过程中，一个计算机系统会从实时摄像头提供的画面中发现路中央的一只猫并决定避开它。人们也是这样想这样做的。
即便在从未如此流行的“深度学习”领域中，数据被放在神经元网络中，追根究底它的运行方式仍然是寻找最优解，也就是找到与训练数据拥有最佳拟合的模式。
一个判断图像内容的程序并不比一个下棋程序更有自我感知能力。这些应用系统都没有真正的“思考”，它们只是在寻求一个给定问题的最优解。即便一些系统的复杂程度超乎想象，人工智能系统仍然只会做程序员给定的那些线性工作。
尽管机器人杀死人类听起来非常恐怖，自动汽车造成车祸也相当吓人，人类自身每天引发的车祸也不在少数。当然，想到这些汽车都是由一个真正的人类驾驶的我们或许有一丝宽慰，但从统计学的角度讲，人类驾驶员的安全程度永远比不上全自动驾驶的道路交通系统。当自动驾驶汽车的益处开始超过小概率的车祸事件，开始以高效率影响我们的城市规划、日常出行、交通价格的时候，我们会对它越来越熟悉，最终自动驾驶汽车就像个人电脑一样成为了生活中普通的一部分。
人工智能带来的思考篇4
近两年，“alphaGo”连胜全世界的围棋名将，被媒体广泛报道。人工智能开始成为社会关注的热点，引起人们的广泛兴趣，并令人深信不疑。
在刚刚结束的2017年高考，学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了134分和105分的高考文科数学成绩。在做题方面，机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事，同样引发了人们的深度讨论与思考。
的确，随着理论和技术的日益成熟，人工智能开始受到产业资本的热捧，语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用，人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力，随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展，人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。
面向未来，我们不禁要问，人工智能是否能够改变教育？人工智能在教育领域将释放怎样的潜力？本期策划，我们邀请上海海事大学魏忠，探讨人工智能视角下的未来教育，从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用，探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生，从技术与教育的关系延伸到人工智能，并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测；重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发，介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度，探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习，并进行了反思。
“这是最好的时代，这是最坏的时代；这是智慧的时代，这是愚蠢的时代。”人工智能时代的钟声已经敲响，我们还在工业时代的迷梦中寻找教育的未来。谁曾想到，未来来得如此之快，我们是否准备好做出改变？未来，我们需要什么样的人才？我们需要什么样的教育？我们不妨想象一下，未来10年、20年的教育将发生怎样的改变？也许一个崭新的时代并不会留给我们那么长时间去形成新的教育生态系统。
人工智能带来的思考篇5
关键词：人工智能；犯罪；刑法；立法构建
一、人工智能时代刑法构建的必要性
（一）刑事立法可以防控人工智能技术带来的风险
人工智能与现实社会的联系日益紧密，已经成为法律无法回避的领域，互联网时代的发展推动了人工智能时代的到来，互联网技术中的信息与数据是孕育人工智能的土壤。当今社会，人工智能技术已经渗透到生活的各个方面，我们的医疗、军事、交通、城市建设等方面，处处都有人工智能的身影。当我们享受着先进技术带来的好处时，也不能忽略其潜在的法律风险。因为这样紧密的联系就决定了人工智能会高频率地参与人类社会的活动，那么当其参与的行为涉及刑法时，就需要立法来规制。
（二）刑事立法可以及时应对这一新生事物对于现行刑法的挑战
不可否认，法律具有滞后性，新技术带来的犯罪无法被现行的刑法及时规制，甚至会产生冲击。只有通过立法及时修补法律的空白之处，解决刑法对于人工智能类犯罪的适用等问题，才可以保证这一技术的健康发展和合理使用。［1］
二、现行刑法规制人工智能犯罪的困境
（一）从刑事责任主体角度
在我国现行刑法中可以规制的人工智能类犯罪极其有限，仅限于行为人直接将人工智能当作工具进行生产、利用的情形，换言之，人工智能此时执行的一切操作仅为犯罪者的意志和行为的延伸，这种情形下的刑事责任主体为利用人。例如，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪团伙利用人工智能技术盗取数据，识别图片，进行诈骗，窃取公民个人信息进行犯罪。在这个案件中，人工智能被当作工具直接被犯罪分子支配利用，可以根据刑法第二百五十三条之一侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪。当然，即便如此，这样的定罪依然存在瑕疵，后文第（二）节将从另一角度阐述。然而，真正棘手的问题是，当人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生了犯罪行为（如无人驾驶汽车涉及交通事故罪，手术机器人涉及医疗事故罪等），其刑事责任主体又该如何确定，是人工智能本身，还是其用户，又或者是发明者，由于现行刑法刑事责任主体认定的局限性，这种情形下刑事责任主体的确定存在争议。
（二）从罪名角度
不可否认，人工智能时代的到来产生了许多前所未有的行为方式，所以，针对以下三种情形，即便行为主体符合我国现行刑法对于刑事责任主体的认定（自然人、单位），因为缺乏与之相对应的罪名，也无法直接且有效的规制：首先，是犯罪主体滥用人工智能学习技术训练其进行犯罪的情形。正如前文所述的，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，我们可以按照侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪，但是其非法滥用人工智能技术的行为是无法规制的。其次，是由于人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题，导致人工智能运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形。比如，2018年3月发生在亚利桑那州坦佩市的Uber无人驾驶汽车意外撞死一名行人的案例，［2］经后续调查给出的技术解释是，由于技术限制，其识别系统会在恶劣环境下发生识别有误，甚至无法识别的情况，Uber公司对其人工智能的某一算法设置上存在纰漏，但最终的审判结果却是Uber公司不负刑事责任。这虽然是国外的案例，但也对我国刑事立法提供了思考的方向，或许有观点认为，在我国发生类似案例，可以直接按照刑法第一百四十六条的相关规定按照生产、销售不符合安全标准的产品罪来定罪。但笔者认为，人工智能本就属于新兴技术，其发展必然存在不成熟的因素，但也不能忽视其进步性，所以，在一定限度内，我们应该对人工智能产品所带来的风险有一定程度上的容许，如此才有利于行业的发展，而这就需要设立新的罪名来解决。
三、人工智能刑事立法构建策略
（一）关于刑事责任主体认定
针对上文提出的，人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为的责任主体认定问题，我们可以分为两类讨论：首先，是弱人工智能发生的犯罪行为。所谓“弱人工智能”是指没有自主意识，缺乏创造性、遵循机械规律的人工智能。此类人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为，多半是程序等技术的瑕疵造成的。此时，此类人工智能无法满足犯罪主客观一致的要求，不具有承担刑事责任的能力，所以应该认定其发明者为刑事责任主体，因为发明者在发明此类弱人工智能时，可以且应当预见到人工智能的行为和潜在的风险，发明者此时具有确保其发明物不会危及公共安全和人身安全的义务。当然，也有例外情况，如果是由于他人（黑客等）恶意入侵的行为造成的犯罪，应当认定该介入因素切断了原先的因果关系，应该认定入侵者为刑事责任主体。其次，是强人工智能发生的犯罪行为。所谓“强人工智能”是指具有独立意识，有思考能力，通过学习可建立对于周围环境的认识、判断的自主运行的人工智能。这类人工智能的犯罪能够符合客观方面（危害行为、危害结果、因果关系、犯罪的时间、地点、方法）的要求，也能够符合主观方面（如意识因素、意志因素）的要求，应当认定其为刑事责任主体，独立承担刑事责任。首先，这类人工智能具有更强的学习能力，思考能力，它们可以通过学习和思考产生自主意志和是非判断能力，已经不再是使用者意志和行为的延伸；其次，强人工智能在自主意识和判断力的基础上，完全有能力获取其研发人未编入其程序的知识，而这些知识极有可能具有人身危害性，但这些内容是很难被及时预见并立刻删除的；最后，基于前两点的内容，我们完全有理由认为，强人工智能是具有可罚性的，此时的人工智能已经具有了自然人的伦理属性，可以被当作“机械犯罪人”。我们可以对其执行删除数据并且将该人工智能销毁的刑罚。故针对强人工智能的犯罪，我们不必设立新的罪名，但需要出台相关的司法解释来调整、明确刑事责任主体的认定。比如，针对现行刑法的某些犯罪（如公共安全类犯罪、除强奸外侵犯人身权利的犯罪、侵犯财产类型的犯罪等等）出台司法解释，增加强人工智能本体为刑事责任主体，并补充强人工智能的刑罚执行制度，只有完善了司法解释，才不会使上述策略成为空中楼阁。
（二）关于新罪名的设立
1．设立滥用人工智能技术罪随着技术的发展，人类对于人工智能技术的依赖性会越来越大，这已是大势所趋，但这势必会引起该技术滥用的行为。就如全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪分子利用人工智能，可以使传统的犯罪行为更加快速，更加低成本，低风险。所以我们有必要设立滥用人工智能技术罪，在规制犯罪分子基本犯罪行为的基础上，［3］该罪名应该纳入刑法分则第六章妨害社会管理秩序罪中进行明确规定。2．设立人工智能重大责任事故罪针对人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题（主要针对弱人工智能），导致人工智能自行运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形，应该成立人工智能重大责任事故罪，规制发明者、生产者在发明、设计、生产环节中未完全按照行业标准和国家标准履行义务的行为。但是，结合前文所述对于新兴技术发展的支持态度，应该对其中的生产方采取严格责任制，即如果生产商有足够证据证明自己的生产过程是严格遵守现有的相关标准的，则可以免于承担刑事责任。该罪名应该纳入刑法第二章危害公共安全罪中进行明确规定。
四、结语
人工智能时代的到来既给我们以便利，同时也会给我们带来法律的困扰，甚至对传统的刑法带来冲击，相关的刑事立法可能会改变长久以来的传统的刑事责任定义，这正是新兴技术的发展对于刑事立法的挑战，所以我们既要制裁人工智能类的犯罪，又不能阻碍该行业的发展，只有这样，才是成功应对我国当下人工智能犯罪的刑法困境。
参考文献
［1］李振林．人工智能刑事立法图景［J］．华南师范大学学报（社会科学版），2018（6）：125-133+191．
人工智能带来的思考篇6
说是简单，其实要得来，也不容易。首先，智慧就是一个具有广泛意义的词，要悟到真正的教育智慧，我还差得很远，因此所谓我的智慧，就是一些做法经验而已。其次，思想更大，教育思想也好，管理思想也罢，我们可以去学习，去践行，去遴选，去提炼，总之适合自己的思想，就是最好的思想。我多年的教育实践早已明确了我坚守的思想，即立人教育思想。这个思想，思承孔子“己欲达而达人，己欲立而立人”，曾国藩、鲁迅、钱理群等大家也有此主张，我更是把它解释为“正人先正己，立己先立人”。确立思想，智慧才有方向。有了智慧，思想便可践行。下面我就对实现思想引领该具有哪些管理智慧，做个总结，供同仁参考。
敏于学习
学校是学习的场所，校长是组织、指挥学习的人，这就要求校长严于律己、敏于学习，在学习中增长管理智慧和治校才能。一个好学的人不一定能当校长，但一个校长必须是敏学的人。敏而好学，不耻下问。校长如何学习？我认为，跟学生一样要带着问题去学，勤奋地学，有针对性地学。比如，我为了提炼学校精神和学校校训，从担任副校长起，花了五年时间，去广泛搜集学习了全国著名大学、中学的校训，并带着此问题请教专家学者、老前辈等，最终确定校训为“勤耕敏学，砥节砺志”，精神为“科学加汗水精神”、“奥运精神”、“铁人精神”、“高三精神”等。这里，我体会出了敏于学习的途径：读书，读教育经典著作，读教育书刊书报，读人文书籍，读历史，读杂文，广泛猎取，不断充电，不断“丰满自己”；问人，问长者，问同行，问同事，问学生，问家长，问字当头，一切可迎刃而解；查网，想到的问题，想要的知识，百度一下，快捷方便；进修，到高等学府进修，利用各类培训进修；考察，去外地优秀学校实地学习考察，把相片照回来，再慢慢学习；记录。记录学习体会，摘下教育文章，写出教育论文等等。当校长的过程，就是不断学习知识和更新知识的过程，就是不断将所学到的知识运用于实践的过程。以理论来指导学校管理，以管理实践总结教育理论。在学习中思考，在思考中实践，在实践中反思。这样的学习。这样的反思，能够使管理带有理论的光芒，能够使教育管理的缺憾降到最少：能够提高校长分析和解决全局性、前瞻性问题的能力，能够使校长站得高、看得远、想得深、抓得准。学习使校长博学多才，常教常新，常理常新，魅力十足。敏于学习，是校长管理的首选智慧做法。
生于文化
校园文化是学校的生命力，没有文化积淀的学校肯定不能成为优秀的学校。校长智慧的高低，就在于你能否创生出适合你学校的校园文化。我这些年一直都在寻找学校精神、学校传统、学校特色，一直都在构建完善的学校制度文化和物质文化，努力营造极具乡土特色的校园文化气息、班级文化气息和寝室文化气息。精、气、神、韵在学校已经形成，“罗中人”已植入曾经和现在的师生骨髓。文化的创生，在于理性思辨，在于不断锤炼、拨云见日，在于真实展现，在于有声有色的自觉实现。有了优秀学校文化的凝聚力和再生力，学校管理应该易如反掌。
勤于实践
前面我就讲到，有了思想，智慧才有方向。校长的管理主要分为两个层次：一是一般管理，即常规管理；二是思想性引领，后者更为重要。校长领导水平的高低，主要体现在他能否起到思想引领作用，能否树立准确的价值判断和正确的价值取向，能否将学校工作引向正确的道路，引向成功的彼岸。真正高水平的校长，不仅要懂得怎样正确地做事，还要判断如何才能做正确的事情。那么，思想从何而来？这不是仅仅依靠博览群书、冥思苦想就能获得的，一定是从实践中加以锤炼而得来的。本人有七年副校长经历，先后分管德育工作和教学工作，一直战斗在一线，这些实践为我奠定了“德为重，理为先，人为本，和谐发展”的办学思想，“聚力树气，正己正人”的管理思想，“成本，人本，校本”的治校思想，“问渠哪得清如许，为有源头活水来”的创新思想等等。这些思想，通过“罗中颂”活动得以进一步深化，这些思想在师生中入耳、入心、入行，从而将罗中教育教学质量、罗中的发展引向了一个又一个辉煌。
巧于批评
批评和表扬一样是管理工作的常用方式。因为在日常的学校管理工作中，不可避免地会遇到教师的迟到旷工、工作任务未尽责、制度落实不好等各种违规情况。面对不良现象，如何实施巧妙的批评呢？本学期就有过一次巧妙的批评。那时学校为了安全。要求老师上课必须坚持“清人签名制度”。结果我们的检查发现始终有老师没有清人签名，或者弄虚作假。为此，我就在会上虚构了我上课没有清人签名达3次，我首先来了个自我批评，并要求教务处按制度处罚我，并批评了为我作假的学生，希望今后检查者要细心，一视同仁。这样一番批评，使得教师深刻领悟了该制度的重要性和严肃性，那些没有执行制度的老师也得到了很好的自省，以后的课堂清人制度落实得就非常好。还有一种巧妙方法就是变批评为表扬，如“最近我校教师的出勤纪律总的来说是好的，尤其是×老师更是早早到校。”在表扬他人中让教师反观自己的言行，寻找自身的差距，看到努力的方向。这样做，充分照顾到了教师的体面。能让教师从中深刻认识到自己的错误，改正自己的错误。教师作为一个特殊的知识分子群体，有着强烈的自尊心。因而，校长批评教师的错误时，一定要考虑到其自尊心，要尽量用幽默宽容智慧的语言，启发老师自省自励。
善于倾听
原来校长管理有三座大山：质量、资金、安全，现在多了一座，那就是维稳。现在的高中教师，面对着来自家长学生的期望，来自不灭反升的升学压力，来自养家糊口的经济需求和学校的绩效考核，来自不同区域不同教师待遇的差距，一些教师心理失衡，浮躁不安。我校作为一所农村高中，不稳定事情也发生过。对此，注重畅通宣泄渠道，与教师平等对话、交流，珍惜每一次和教师交流的机会，倾听教师的心声，就尤为重要。常常走进教师办公室，可以倾听；参加各个班级教师联系会，可以倾听；抓住机会，与老师吃吃饭，喝喝茶，可以倾听；职代会，可以倾听；老教师座谈会，可以倾听；QQ群里，可以倾听；校园网站论坛，可以倾听；电话短信，可以倾听；工会、党支部，可以倾听等等。通过校长的倾听，教师脸色可以阴转晴。校长的倾听，可以得到教师的理解、宽容和信任。一位老教师曾对我说。你能听我们说话，我们就觉着你和我们是自家人。善于倾听，能够缓和矛盾、平缓情绪，能够使老师得到一种尊重、一种宣泄、一种满足，能够使老师的心理趋于平衡，激发他们的教育教学动力。
人工智能带来的思考篇7
会议议题覆盖人工智能多个热点领域，如脑认知形式化、计算机视觉、大数据知识挖掘、智能机器人及语音识别最新实践等。中国工程院院士李德毅、中国科学院院士谭铁牛、香港中文大学（深圳）校长徐扬生等知名专家出席会议并做主题演讲。此外，微软全球执行副总裁沈向洋、科大讯飞董事长刘庆峰、合肥工业大学教授吴信东等业界精英也到会分享实践经验。
智能技术成果饕餮盛宴
会议主论坛上，谭铁牛院士在“人工智能的发展现状与展望”主题报告中详细介绍了人工智能的基本概念、发展历程与现状、趋势、机遇与挑战，并对人工智能创新发展进行了探索式思考和发问。同时，他表示：“目前，国家政策层面利好不断，将加快推进我国人工智能的发展进程。”
会上，徐扬生院士带来了“机器人：从动作到智能”的精彩报告，他详细介绍了爬树机器人、书法机器人、救援机器人、服务机器人以及全方位转向车等机器人的研究成果与设计思路。他强调，在考虑智能问题时要注重感知与认知，并就智能来源、智能可扩展性等问题进行了探讨。就国内机器人创新模式、市场影响、机器人模块化定制等问题，与会听众与徐院士进行了互动。
主论坛的另一大亮点是苏士带来的“从watSon到认知计算”主题报告。他重点介绍了iBm在人工智能领域的研究成果。苏士认为，认知计算需要左右脑的结合，左脑偏逻辑、计算较多，右脑偏认知。报告还描述了watSon的几个发展方向，如类脑的计算机体系架构、结合大数据的理解、新一代的人机交互技术及未来的场景应用等。
围绕“脑认知的形式化”议题，李德毅带来精彩报告。他现场讲述了脑认知的神经学方法与物理学方法，并指出了人脑成长的认知性和社会性，提出了脑认知如何度量的问题；在脑认知的形态上，他认为记忆认知、计算认知、交互认知是关键，脑认知的核心是记忆认知。李德毅在报告中着重介绍了机器驾驶脑的形式化及其实现思路，可划分为感知、认知、行为三个阶段。此外，报告还阐述了机器驾驶脑形式化的普适性，并提出了脑科学和人工智能交叉研究载体的建议。
在微软全球执行副总裁沈向洋博士的主题报告――“ComputerVision――thepast，present，andFuture”中，他总结了计算机视觉研究的发展并分享了研究过程中的观点，指出研究中要重视数据集、基准集等。
沈向洋博士在报告中强调了深度学习的重要作用。在问答环节，沈博士提出对微软未来发展方向的认识，主要涵盖人工智能、大规模计算、安全以及新兴交叉科学四大板块。
此外，合肥工业大学吴信东教授和科大讯飞董事长刘庆峰也带来了精彩演讲。前者具体阐释了“大数据知识挖掘”，后者分享了科大讯飞人工智能的最新研究成果。
吴信东认为，大数据处理框架可分为三大层：数据库、专家系统、数据挖掘，并对大数据和流数据特征进行了具体介绍。刘庆峰具体介绍了国内尤其是科大讯飞基于人工智能技术创造出来了成果，包括应用现状、前景及在国际上的地位。同时，刘庆峰谈到了对创新的理解应该为“大波浪+小波浪，核心源头技术突破+用户体验微创新”。
智能应用分享百家争鸣
此外，大会设置了机器学习与模式识别、大数据的机遇与挑战、人工智能与认知科学、人工智能与机器人的未来四场主题论坛。
在机器学习与模式识别专场论坛，由中科院自动化所研究员宗成庆担任主持人，中科院自动化所模式识别国家重点实验室主任刘成林、华为诺亚方舟实验室主任李航、北京交通大学计算机科学系主任于剑、北京大学信息科学技术学院智能科学系教授查红彬、微软研究院首席研究员周明、京东智能通讯部总监刘丹等专家与大家齐聚一堂，就人工智能的概念、深度学习、关于自然语言理解、关于图像视频分析、关于智能系统、关于跟踪与坚守等七个话题各抒己见、舌战群雄。
在人工智能与认知科学专场论坛，由国防科学技术大学教授胡德文担任主持人，中科院自动化所脑网络组研究中心主任蒋田仔、重庆邮电大学教授王国胤、华南理工大学教授李远清、清华大学计算机系教授孙富春、北京师范大学"认知神经科学与学习"国家重点实验室主要成员姚力、苏州思必驰联合创始人俞凯、京东数据与机器智能部负责人杨洋几位嘉宾，对于类脑智能、混合智能及应用场景等话题，和与会者共同做了深度交流。
在大数据的机遇与挑战专场论坛，由中国科学院大学教授石勇担任主持人，清华大学计算机系副主任朱文武、复旦大学教授朱杨勇、中科院计算所研究员何清、春雨移动健康Ceo张锐、考拉征信首席技术官葛伟平围绕大数据与人工智能、大数据的科学原理与数据科学、非结构与半结构大数据的结构化问题、大数据的复杂性表达与数据社会、大数据的开放产权与隐私问题、大数据与人类健康、大数据与信用评分及社会管理七个话题同台论道，百家争鸣。
在人工智能与机器人的未来专场论坛，新松机器人中央研究院院长徐方、哈尔滨工业大学教授赵杰、科技部高技术研究发展中心研究员刘进长、中国科学院自动化研究所研究员乔红、科大讯飞高级副总裁胡郁及小i机器人联合创始人朱频频，共同就“什么是人工智能、机器人？两者之间的关系是什么？五年来两者在理论及技术方面有哪些主要进展？两者在下一个五年或十年内是否会成为另一个科技创新的风口？”等问题，从不同角度做出了深度解析。
为响应国家“互联网+”行动计划，开启创新2.0下互联网发展新形态、新业态，2015中国人工智能大会作为一次专业领域内的盛会，将为人工智能技术基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供一次全领域的动员和准备。
写在最后
人工智能产业化应用蓬勃发展，已成为诸多行业转型升级的重要抓手和创业投资的热门方向。谷歌、iBm等国际巨头纷纷抢滩布局人工智能产业链，力图掌握人工智能时代的主动权。
人工智能带来的思考篇8
1、人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。它是研究、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技术科学。
2、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3、自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
（来源：文章屋网）
人工智能带来的思考篇9
指有效地运用口头语言及文学的能力。
儿童的表现是喜欢听故事、说故事和语文课程，喜欢阅读、讨论及写作等活动。作家、演说家、记者、编辑、节目主持人、播音员、律师等人都显示了较高的语言智能。
对于此类特点突出的儿童，可通过孩子对童话故事的喜爱，培养他们自己听故事、说故事的能力。
人际交往智能
指能觉察他人情绪意向，有效地理解他人和善于与他人交际的能力。
儿童则表现为善于体察家长的喜怒及心情，懂得察言观色，能识别他人的情绪变化，善于与他人合作等。人际交往智能强的人如成功的领导者、政治家、外交家、心理咨询人员、公关人员、成功的推销员和行政工作人员等。
对于此类特点突出的儿童，通过角色游戏，培养孩子在陌生环境中有效地认识他人、理解他人，能够在人际活动中学会察言观色，能和不同的人进行交往。例如过家家，开医院等游戏。
逻辑数学智能
指人能有效地运用数字、计算、推理、假设和思考的能力。
儿童的表现是喜欢数学或科学类的课程，常常自己提出问题寻求答案，喜欢寻找事物的规律，对新的学科发展感兴趣，喜欢发现别人言谈行为的逻辑性缺陷，喜欢下棋或玩思考性的玩具。科学家、数学家、会计师、工程师、电脑软件设计师等都具有很强的逻辑――数学智能。
对于此类特点突出的儿童，通过开商场、开医院的游戏，来认识货币，并学会进行简单的加减运算。
空间智能
指人善于利用三维空间方式进行思维和表现的能力。
空间智能强的儿童倾向于运用图像思考，喜欢画画、手工制作、乐高积木、想象游戏、视觉游戏、阅读图画书等。飞行员、航海家、雕塑家、画家、建筑师等人都较强地表现了这一智能优势。
对于此类特点突出的儿童，带宝宝外出参加画画写生活动，通过对描画对象的观察体验感觉空间概念。
身体运动智能
指人调节身体运动及运用巧妙的双手改变物体的技能。
运动智能强的儿童喜欢动手建造东西，喜爱户外活动、体育活动。运动员、舞蹈家、外科医生、手工艺人等都具有较强的运动智能的优势。
对于此类特点突出的儿童，可通过日常生活和形体活动来发展孩子的大小肌肉群和动作协调性。
音乐智能
指人敏感地感知音调、旋律、节奏和音色的能力。
儿童的表现为爱听音乐，能正确演唱、弹奏，能创作简单的儿歌抒发感情。作曲家、指挥家、歌唱家、乐师、乐器制作者、音乐评论家等都表现了出色的音乐智能。
对于此类特点突出的儿童，多让宝宝唱歌、弹唱弹奏以及简单的填歌词等。
内省智能
指认识自我和善于自我反省的能力，能正确认识自己的长处和短处，把握自己的情绪、意向、动机、欲望，对自己的生活有规划，能自尊、自律，会吸取他人的长处，喜欢独立工作，有自我选择的空间。
儿童时期人的自我意识正在生成，因此内省智能尚不十分显露。优秀的哲学家、思想家、政治家、心理学家、教师等都具有出色的内省智能。
对于此类特点突出的儿童，在数学活动中或者相识礼仪活动中认识自我，以及了解自我和别人的区别。
自然观察者智能
指人表现出的对自然现象、科学和动物世界等特别的兴趣和爱好倾向。
人工智能带来的思考篇10
关键词：Google眼镜；传统教育；穿戴式设备；考试公平性；信息安全；
1.引言
高校传统教育中，穿戴式智能化产品也发挥着越来越重要的作用。穿戴式智能化产品给师生带来很大的便利，利用电子信息传递的方式代替面对面交流，以方便快捷的方式节约师生交流时间和精力，促使大学的传统教育展现出更深的智慧性，并在一定程度上提高了教学质量。但是，穿戴式产品是一把双刃剑，在方便教学的同时，也给传统教育带来一些麻烦，例如学生的注意力容易被产品附带的功能所诱惑，出现教师教学被打断、学生课堂效率低，甚至出现考试作弊等不利于教师掌控课堂的现象，师生之间只有教师单方面知识的传播，而无学生对知识的主动学习，或者说，学生因为这些因素的干扰无法“接收”完整的信息。Google眼镜作为近年来新出现的一种信息化产品，对大学的传统教育来说是一个福音，但，仍然不可避免教学过程中学生注意力受其影响从而影响教师教学，甚至利用其考试作弊这些问题。本文通过对Google公司新的GoogleGlass进行分析，提出Google眼镜盛行对中国传统大学教育产生的利弊，以及应对弊端对策及方案，以寻求Google眼镜在大学的传统教育中发挥更好的作用。创新性的试图通过智能化穿戴式设备的普及以及其对大学传统教育的利弊分析，得到穿戴式智能化产品的使用既利又弊，使用需要一定约束条件的结论，提出针对利弊问题而改革教育模式，加强应试监督及信息安全性教育及密保工作的对策，进而给传统高校教育根据课程情况改革教育模式，正确使用穿戴式智能化产品的建议。
2.穿戴式设备概念
“穿戴式智能设备”是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等（如下图）。本文针对教育的课题，选定谷歌眼镜为例进行分析。
Google眼镜（GoogleprojectGlass）是由Google公司于2012年4月的一款“拓展现实”眼镜，可以通过声音控制拍照、视频通话和辨明方向，以及上网冲浪、处理文字信息和电子邮件等，集智能手机、GpS、相机于一身。projectGlass利用的是光学反射投影原理（HUD），即微型投影仪先是将光投到一块反射屏上，而后通过一块凸透镜折射到人体眼球，实现所谓的“一级放大”，在人眼前形成一个足够大的虚拟屏幕，可以显示简单的文本信息和各种数据。projectGlass实际上就是微型投影仪+摄像头+传感器+存储传输+操控设备的结合体。右眼的小镜片上包括一个微型投影仪和一个摄像头，投影仪用以显示数据，摄像头用来拍摄视频与图像，存储传输模块用于存储与输出数据，而操控设备可通过语音、触控和自动三种模式控制。显示效果如同2.4米外的25英寸高清屏幕。是一款增强现实型穿戴式智能眼镜。兼容性上，GoogleGlass可同任一支持蓝牙功能的智能手机同步，被称为“鼻梁上的摄录放一体机”。
3.给传统教育带来的益处
对于大学的传统教育，Google眼镜的推行能带来以下好处：
一、智能性
就智能性对师生的益处而言，Google眼镜高于所有智能手机及其他智能类产品。首先，Google眼镜解放了双手。如上图过程①中，佩戴者只需通过语音命令打开操作界面，便能查询到所需知识，替代普通阅读过程中用手翻书的过程。再者，Google眼镜非常有利于学生团队的知识研究与实践。以医学类为例，针对一个项目，传统教育要求参与者必须在一个实验室内工作，若其中一人外出，则可能出现其信息缺失导致团体科研失败的现象。这也是为了方便参与者之间进行交流与合作，提出问题及解决问题。而Google眼镜则能解决这一问题，佩戴者通过智能开启视频功能，不需要其他视频设备，就能向其他成员展示自己的情况，解决了空间的限制问题。对于信息管理工作，能做到及时、保真的信息传递，将参与者由一个空间释放出来，利于更有效的信息的搜寻、管理及利用。
二、直播性
大学的授课内容，很大程度上摆脱了初高中教师对课本的完全解读，所以对类似于黑板与粉笔的教学用具的需求减少，学生对知识的理解度更大程度上依赖教师语言的讲解及学生个人思维能力的培养。Google已经开始正式在其myGlass商店中提供Livestream视频分享应用。安装该应用的Google眼镜佩戴者只需说，“oK，GoogleGlass开始直播吧。”即可把所见所闻免费分享给其他指定信息佩戴者。如上图过程②，教师可以通过直播的方式来授课。Google眼镜此项特性能将教学屏幕“移动到眼前”，解决了中国大学教室因为学生多教室大而造成的部分学生无法看见教学屏幕上内容的现象，并且，“解放”了教师的位置，使老师不必固定在讲台上，方便老师走下讲台，更好的与学生交流。
三、便捷性
Google眼镜配备了音控输入设备，佩戴者可以方便的通过麦克风来启动google眼镜，通过不同的口令来启动不同的功能，也可以通过手指来触发相应的功能。佩戴者可以通过口令来启动视频或者照相，最重要的是还可以使用侧面的触摸垫来选择菜单，非常便捷。现在的教学中很多学生因为速记能力差，选择用自己的智能手机拍下教学屏幕上老师所教授的内容，以照片的方式达到“速记”的目的。但是很多老师对这个现象“苦不堪言”，一是学生们虽然是在拍屏幕，但是容易给老师造成“学生们在拍我”的感觉；二是照相机的声音可能会打断老师的教学思路，进而影响教学质量。而Google眼镜的便捷性，只需要学生们一个轻声的口令或者对触摸板的操控，便可以达到“速记”的目的，老师们也不会被学生们的手机影响课堂了。并且，学生可以随时随地浏览上传到GoogleCloud的文件，解决了学生在课堂上受单一课本内容限制的问题，同时，也有利于教师引入更多知识，增强教学内容趣味性及丰富性，帮助学生发散思维，培养创新能力。
4.给传统教育带来的问题
不可否认的是，Google眼镜对传统的大学教育来说不是完全有利的。其可能给传统教育带来的以下问题不可忽视。
一、不便教师控制学生注意力
由于每个眼镜投射出的影像只有佩戴者本人能看到，也就是说，老师无法直观获知学生们注意力的集中情况。即使学生在下面看视频，只要装作在认真听讲的样子，老师也是很难察觉出来的，如上图②。这时Google眼镜不但没有起到帮助的作用，反而“诱惑”着学生逃避教师所教授的知识，就像是目前存在的大学生手机依赖问题，手机的发明及更新是为了更好的服务于生活，提高生活的质量，然而在传统教育中，却成为了吸引部分学生逃避课堂内容的有力工具。学生的注意力不集中在课堂上，便无法做到与老师互动，加深对知识的理解。
二、考试公平性问题
在大学的传统教育中，对课程内容的考察形式不仅仅局限于闭卷笔试。在一些开卷考试中，Google眼镜的存在可能会成为学生作弊的有利条件。所谓开卷考试，考察的是学生对一些开放性知识的理解，此过程中可翻阅书本，但仍然是要求一个学生个人在面对自己的试卷，不允许与他人交流与合作的。Google眼镜的智能功能与直播功能则为学生在此类考试中作弊中提供了极为方便的条件，如上图③，没有认真学习过的同学只需要进入学霸们的视频组观看学霸答题的过程就好了，然后再copy一下，这样一来，中国的传统教育对课程内容的考核形式跟不上教学条件的发展，考核的结果便没有意义了。再引申到大学生的各种资格证考试，若使用Google眼镜，即使没有经过认真的学习，再考试的时候，只要找一下“外援”就好了，这样会混淆大学生的真实能力，毕业后会给就业市场带来混乱，导致用人单位出现识人不清的现象。
三、信息安全性问题
大学的高等教育相对于九年义务教育的内容来说，更侧重于学生潜能的开发，具体表现在学生的科研表现、实践能力、创新能力及逻辑思维能力。在一些科研类项目中，如上图过程④中，学生佩戴Google眼镜可能会在接听电话，查询资料等时不经意之间就泄露了项目研究的数据来源、研究方法等信息，造成信息安全性问题，造成不必要的困扰。一旦信息泄露被他人获知，就可能出现类似的科研项目，不但不利于学生自身的发展，同时，也给地区的科研事业带来了可能出现的损失。
5.应对上述问题提出的对策
Google眼镜如若利用得当，则能很大程度上提升教学效果，所以Google眼镜是适应高校教育发展需求的。针对其给高校传统教育带来的过度吸引学生注意力，考试公平性及信息安全性问题，提出以下对策：
一、改革教育模式
传统的教育模式把老师固定在了讲台上，无论是黑板板书还是利用多媒体演讲的方式，导致教师与后排学生的交流少，教师无法直观获知后排学生注意力的集中情况。若教师能摆脱这一限制，在教学过程中能与所有的学生做交流，则能有效控制学生注意力，这就要求教师摆脱“照本宣科”的教育模式。或者，改变教室桌椅布局，使得学生以组为单位，讨论或研究教师在教学过程中提出的问题，以课题报告的形式提交成果（课题报告要求附注小组成员每个人的贡献度），这种情况下，纵使学生佩戴智能眼镜，注意力不集中的现象也能得到较大改善，学生的课堂学习效率能够得到提升。
二、加强考试监督工作
可以说，Google眼镜的大部分功能是需要借助网络才能实现的，若使用屏蔽信号设备断开或者干扰学生所在区域的互联网，学生通过Google眼镜作弊的可能性就大大降低，这是监督方式其一。其二，对一些资格证书类考试，不但要使用屏蔽器类设备屏蔽信号，应严禁考生佩戴Google眼镜进入考场，加强对考生所携带的考试工具的检查力度，最大力度上防止Google眼镜进入考场，造成不公平性问题。
三、加强信息安全意识的宣传力度及密保工作
针对信息安全性问题，不但要加强对学生的信息安全意识的培养力度，也要对Google眼镜的直播接入功能设定密保限制。所谓加强对学生的信息安全意识的培养力度，则要在学生使用眼镜初期即大力宣传，培养学生保护个人信息的意识，同时，对直播功能进行密保限制或独立空间限制，只有得到空间资格允许或密码认证的佩戴者才能接入直播者的网络观看直播内容，否则无法接入。
6.结论
本文通过对以Google眼镜为例的穿戴式设备的产品性能及优缺点的分析，提出了穿戴式设备影响大学传统教育的影响，分析了其对传统教育有益的一面及有害的一面，具体表现在并且针对这些问题，提出了过度吸引学生注意力、产生不公平性问题与信息安全问题并针对这些问题，提出了改革教育模式，加强考试监督工作并加强信息安全意识的宣传力度及密保工作等相关建议。本文关于穿戴式设备对传统教育影响的结论，对如何在传统教育中引入并利用智能穿戴式设备，以提升教学质量，便捷师生具有一定的影响。
参考文献
[1]杨凯鹏，张德珍，崔皓，Google眼镜产品及其专利布局分析，2014-01-16