人工智能与未来教育的任务

第一篇：人工智能与未来教育的任务

人工智能与未来教育的任务

编者按

项贤明：南京师范大学教育科学学院教授、博士生导师、中华教育改进社副理事长请输入标题

bcdef原文发表在华东师范大学学报（教育科学版）2017年第五期“人工智能与未来教育”笔谈(下)请输入标题

abcdefg如果从普雷希(S.L.Pressey)1926年的那台教学机器算起，人类教育与机器之间结成关系至今已有91年的历史了。在这90余年里，关于机器与人类教育的话题时起时伏，一直没有离开过相关学者的视线。我们今天讨论的人工智能与人类教育的问题，在很多方面已经远远超越了普雷希和斯金纳(B.F.Skinner)时代教学机器的意义。它不仅涉及教学环节中的某种工具或具体技术问题，而且包含了对人类教育任务的根本挑战，是对人类教育的一种更加直接而全面的影响。在近期兴起的关于人工智能与教育问题的讨论中，我们绝大多数人对人工智能都怀抱着积极的、正面的期望。然而，在我看来，人工智能给我们带来的绝不都是积极的影响，在一定意义上我们甚至可以说，人工智能是一种比核技术更需要引起我们警惕的新技术。首先让我们来讨论这样一个问题：我们人类是凭据什么成了这个星球的主人的？这里所说的“主人”当然不是简单粗暴征服自然的master，而是能玩转这个世界的player。我们既没有尖牙利爪获取猎物、抵御天敌，也没有浓密皮毛对付严寒。我们凭什么成了这个星球的主人？教育学和人类学等学科对这个问题的解释是，人类的生理构造未特化和反应机制未确定，赋予了人类以很强的可塑性，使人有很强的学习能力，可以通过接受教育积累和形成日益强大的适应能力。人类正是因为自身强大的学习能力，才能够适应各种各样的新环境，解决各种各样的新问题，从而超越了其他生命存在。远古智人能从非洲到欧洲去生活，并且击败当时已经在那里生活的尼安德特人，说明他们已经具有很强的学习和适应能力。也就是说，我们正是依靠智能，才成为这个星球的主人的。当然，智能并不只是简单的脑量多少。如果凭脑量的话，非洲丛林象的大脑比我们要大得多。但是，人类大脑的神经元数量却是非洲丛林象的3倍多。如果你今天欺负了一头大象，几十年后这头大象还会认出你来，找你的麻烦。大象的这一能力至少比我强得多。今天我在这里和你相识，明天再见面就有可能记不清你是谁了。这个有趣的例子或许也能说明，给我们人类强大生存竞争力的不只是像记忆这样低级的智能，而是以创新为突出特点的高级智能。人类之所以能成为这个星球的主人，最重要的是我们所具有的高级智能已使我们能够创造出工具来延伸我们的能力，我们不仅能够适应自然，而且能够改造自然。我们很多的研究都证明了，人类之所以能够成为这个星球的主人，是因为我们有了以一系列高级智能为基础的强大学习能力。正是高级智能，让我们成了这个星球的主人。人类进步的历史上曾发生过三次认知革命。在我看来，我们今天可能正处在第四次认知革命的前夜。第一次认知革命大约发生在7万年前。由于智慧的产生，特别是语言的产生，人能够组织起来，能够比其他动物更好地协同，从而使智人成了这个星球的主人。也正是在这个时候，出现了以适应性为主要特征的原始社会的教育，这是一种“适应为王”的教育。第二次认知革命，发生在人类进入农业社会之后，大概在距今1.2万年之前。在这个发展阶段，掌握更多的自然规律十分重要。只有掌握了更多的自然规律，我们才能够更好地顺应自然规律，从而过上好的生活。我去年第一次看见闪电和雷雨时开始泡稻种，获得了大丰收；今年偷了个懒，第五次看见闪电才开始泡稻种，结果水稻种下去后只会疯涨，不结稻穗，差点没把自己和家人饿死。记住这些自然规律，实在太重要了。于是，我们看到农业社会的教育，往往都特别强调“记忆”的重要性。我们中国人在传统上就特别崇拜那些“博闻强识”、“学富五车”的人。这种“记忆为王”的教育传统，甚至一直影响到今天的中国教育。第三次认知革命，大概是从150年前人类迈入工业时代开始的。在这个时代，人类跟以前时代最大的不同是什么？那就是我们创造出了自然界从来没有的东西，甚至能够创造出自然界没有的生命。所以，这个时代越往后发展，创新的意义和价值就越突出。我们今天讨论的人工智能，也是我们创造出来的东西。在这一时期，人跟自然界的关系已经出现了一个很大的变化，即人类已经在很多方面超越自然选择了。在农业时代，人工选择就开始干预自然选择的进程了，今天我们已经不只是干预，而是能够逆转甚至创造出自然进化过程。在理论上，我们不仅可以让尼安德特人和霸王龙一道复活，而且可以通过修改尼安德特人的基因来创造出某一从未有过的新人种。正如我们看到的那样，这是一个“创新为王”的时代，人的创新能力的培养在教育过程中的意义十分突出。如今，我们正站在第四次认知革命的门槛上。我们称这个时代为“智能时代”。在这个时代，我们将不仅能够创造出自然界不曾有过的实体事物，而且能够在人脑之外创造出类似人类智慧的“人工智能”。在智能时代，我们甚至可以把部分的智慧工作也交给机器。当初深蓝战胜国际象棋高手时，我们不十分吃惊，因为大家知道人背棋谱怎能是电脑的对手。前不久阿尔法狗战胜围棋高手，却让我们大吃一惊。为什么？因为围棋和国际象棋不同，它的背后有所谓的“道”，也就是有哲学理念。它要从全局出发，进行十分复杂的判断和选择，而不只是一步步简单计算的累积，这是一个质的飞跃。我们别忘了，这个时候机器已经具备了人最重要的能力：它已能够学习。它具有了我们能够成为这个星球主人的重要特征：高级智能。在我看来，人工智能正在慢慢走向我们的思维核心。起初，人工智能在我们人类智能运作的过程中只是承担了部分记忆的任务，起到了相当于计算机硬盘的作用。刚才很多科学家预言，人工智能将来可以很容易将一个人变成红学专家。的确，或许在不远的未来，我们拿一块存储卡从太阳穴这儿塞进去就行了。1T容量能储存多少信息？岂止一部《红楼梦》！一部《大英百科全书》也不过4350万字。1T字节换算过来应该是549, 755, 813, 888个汉字，可以抵一个小型图书馆了！到第二阶段，人工智能已经可以通过承担部分逻辑运算任务来参与我们的思维过程，发挥类似计算机CPU中集成的缓存的功能。在第三步，人工智能已经成为我们思维的第二核心，可以直接参与我们的思维过程，甚至在某些单项智能上可以超越我们人类。最后，人工智能是否会对我们人类装在这个脑壳里的“CPU”取得控制权？我看我们真的不能太乐观。有人很乐观地相信，控制人工智能的一定是人。没错，可是你别忘了，这里说的“人”可以有两种理解：一是实实在在存在着的每个个人；二是指整个人类。从整个人类的层次上，我们或许可以自信人是人工智能的控制者，我们仍将是这个世界的主人。但是，在具体个人的层次上，我们还能有这样的信心吗？现在已经出现了自动驾驶汽车了，你往里面一坐，你真的以为你是在开这辆汽车吗？控制权在你的手里吗？或许体验一下就能够理解我的担忧了。就具体的个人而言，少数精英通过人工智能控制大众，甚至最终让人类全部沦为人工智能的奴隶，这样的结局并非不可能出现。进而言之，离开了现实的个人，人类就无从谈起，因而少数精英最终失去对人工智能的控制权可能也只是迟早的事情。我认为，我们在第四次认知革命中要面对的最为严峻的挑战，就是人能否很好地实现对自身的控制，进而正确地控制这个世界，特别是控制我们自己创造出来的竞争对手——人工智能。回溯整个人类发展史可以发现，我们正是运用我们的高级智能，创造出了一系列能够控制和保障我们的高级智能为人类谋福祉而非自相残害的社会伦理、社会法则。正是我们的人性，亦即康德所说的“趋善禀赋”，使我们得以抑恶扬善，从而实现了对高级智能本身的控制。因此，未来智能时代的教育，我认为应当是一种“人性为王”的教育，在这样的教育中德行和情感等人性特有的东西应当受到极大的重视。在未来，甚至从现在开始，记忆就不应当再是我们教育的一项特别重要的任务。那时，孩子们将不必再为背书而发愁，也不会为能够在某某TV上背诵很多古代诗文而骄傲不已，因为你拿起手机或未来某种更高级的智能终端，随时就可以查阅大量所需信息。我们也可以把一些简单的计算和逻辑推导交给机器，所以，简单的计算和逻辑推导能力也不再成为我们未来教育的主要任务。孩子们不必为解不出某一道生活中根本不可能碰到的荒谬习题而发愁，大学也不会专门招收那些能够解出无数前人其实早已经解决了无数次的习题的人。在“德”“智”“体”三大教育任务中，“德”和“体”在未来教育中的位置将日益突出，逐步真正取得和“智”同样的地位。在未来，“知识中心主义”会慢慢淡出教育的舞台，“全人教育”会真正占据核心。当然，今天的教育所重视的创新能力培养，仍将是未来教育的重要任务。与此同时，道德、情感等将成为我们未来教育最为重要的内容。如果我们今天不看到这一点，我们的教育还是天天只奔着竞争职业岗位去的话，那将来我们丢掉的将不止是职业岗位，同时也会丧失最为宝贵的自由。况且，随着生产过程自动化和智能化的发展，机器代替人的工作岗位是必然的。可怕的不是机器占据我们的职位，而是机器被人利用成为控制和奴役我们的工具，甚至机器最终取得对包括我们在内的这个星球的控制权。未来的教育一定是一种“人性为王”的教育。大家别忘了，人工智能是脱离了个体人的智能，因而不是每个人都能成为人工智能的主人。有不少人都把希望寄托在相关规则的制定上，譬如规定必须在所有人工智能机器中植入对人绝对服从的程序之类。美国科幻作家阿西莫夫(Isaac Asimov)提出的“机器人三大定律”，的确应当引起我们高度重视。但我们应当认识到，规则唯有深入人心才能真正获得其意义和价值，否则它们就毫无意义。“杀人偿命”几千年来都是我们公认的规则，但今天不还是有杀人犯吗？真正有用的规则，必须是植根于人心之中的，所以，从现在起就建立一种“人性为王”的教育，在未来于人类将是一件性命攸关的事情。我们必须认识到，人工智能是一种比核技术要更难控制的技术。人类要在更高的水平上好好地组织起来，保障对人工智能的有效控制。在未来的教育中，培养人的组织能力、领导能力将是一项很重要的任务，我们需要共同把握人类社会发展的战略和方向，否则我们失算一步，很可能整个人类就要全盘皆输。设想在未来我们回眸今日之教育，我们将做何感想？我们今天的教育很多时候是在教孩子们把大脑这个作为智能核心的CPU当成简单的硬盘来用了。如果说人工智能让我们的机器越来越像人的话，在我看来，我们今天的教育却正在把人变得越来越像机器。今天的教育是在把我们的孩子们变得像一台录音机。你会发现，我们中国的孩子，从小学到大学，年级越高，往往越像一台录音机。我们教育的最后结果，就是学生被迫记住一大堆对付考试要用到的东西，并且在这个过程中慢慢丧失真正宝贵的学习能力、创新能力。这是多么可怕、可悲、可叹的事情！这也是我们最应该担心的事情。当我们把人都变成机器之后，我们是否还有能力控制人工智能？你只是一架很低级的录音机，你连最简单的微电脑都不是，你还想控制更高级的人工智能？在未来，我们或许会感叹今天的教育，感叹今天我们没有尽快地从记忆的教育走向创新的教育，感叹我们没有及时认识到道德、情感、组织能力、领导能力等是我们人类教育十分重要的任务。面对今天这样的教育，我们还能不能拥有未来？我真的没有十足的信心。教育令人越来越像一架机器，我们将会面对人性的全面迷失。我们将来会不会面对人工智能失控的问题？这不是完全没有可能。别忘了，我们人类是靠什么成为这个星球的主人的？恰恰是高级智能！我们也不能忘记，自由意志对我们每个人来说有多么重要，一个人一旦被剥夺了自由意志，那他实际上就已经从人沦落为一种工具了。所以，我一开始就说，人工智能是一种比核技术更需要引起我们警惕的新技术。为了应对如此严峻的挑战，我们必须通过教育来保持和提升我们得以超越万物的人性，这既是未来教育的重要任务，也是今天的教育应当予以重视的历史使命。

第二篇：迈向教师与人工智能协作的未来教育时代

迈向教师与人工智能协作的未来教育时代

记 者：当前，人工智能的应用方兴未艾，智能医疗、智能驾驶、语言及自然语言处理，服务机器人、计算机视觉、智能教育、智能金融、电商物流等人工智能应用进入大众关注和讨论的视野。现在人工智能在教育中的应用处在怎样的发展阶段？

余胜泉：人工智能自1956年达特茅斯会议被首次提出至今已经过去了60多年，在这60多年中，人工智能的发展经历了多次起伏，呈螺旋式上升发展态势。比如，1996年，IBM公司的深蓝超级计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫。现在深蓝进化成为IBM人工智能认知系统Watson，进入了各行各业。比如在医疗行业，Watson系统可以在17秒时间内阅读3469本医学著作、24.8万篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据以及10.6万份临床报告，并最终提出三个最优选的治疗方案。这已经不是纯粹的研究了，Watson系统已经实际进入到很多的三甲医院。

再比如，谷歌公司前不久发布了一个相机叫Clips，这不是一个简单的相机，而是主动拍照的相机。它可以自动记录小孩子有意义的表情动作和记录视频短片。这个看起来是很简单，但是实际上是非常不容易的，计算机要能够自动识别小孩子的表情和动作，实现自动记录，这是一个非常不容易的人工智能计算机视觉的突破性的成就。

Cambridge Consultants公司开发了一套AI系统，你只要画出一些草图，基于你的草图可以生成类似毕加索风格或者印象派大师风格的绘画。

再比如，现在的微软小冰，你给它上传一幅图片，它可以给你做出一个非常有意思的诗，而且这首诗还像模像样。现在计算机写财经新闻、写体育报道，已经超越了人类，现在计算机每天创作出的新闻可能有十几万篇。

然而，人工智能现在还处于弱人工智能的阶段。在特定的领域，它正在超越并替代人的认知。如在计算机视觉、计算机创作内容、计算机医疗，以及围棋、象棋这些领域，它已经超越了人类。科学家预测，到2040年的时候，计算机能够在很多领域迁移，就是强人工智能阶段，能够达到和人类相媲美；2075年会出现超人工智能，全方位超越人类。

实际上，人工智能可以取代很多教师所承担的工作，美国佐治亚理工大学就用了一个IBM的Watson机器人代替助教回答问题，一个学期下来以后，绝大部分学生都不知道是机器人在回答问题，它实际上就在担任助教的工作。

记 者：北师大未来教育高精尖创新中心开发了“智慧学伴”平台，基于此平台进行了哪些实践研究？

余胜泉：我们希望打造跟特级教师相媲美的人工智能老师――“智慧学伴”，我们将借助海量的数据，对青少年儿童知识、情感、认知、社会网络等进行全面的仿真，通过数据精确了解他们发展的一般规律及个体发展特征，实现自然语言交互形态的“智能导师”服务。

“智慧学伴”这个平台实际上就是做数据分析和数据采集的。在这个过程当中，这个平台核心的思路就是全学习过程数据的采集、知识和能力结构的建模、学习问题的诊断和分析、学科优势的发现和增强。采集学生学习全过程的数据，发现学生的学习问题，增强学生的学科优势。

怎么样来做学生的个性发现呢？我们从四个方面来描述学习者：一是体质健康的数据；二是学科核心素养的数据；三是学科领域核心知识；四是通用心理认知能力，形成一个发现学生个性的数据框架。有了?@个数据框架以后，我们在学生的学习过程中采集各种数据，把学生的信息进行数字化，然后进行编码分析，通过编码分析把它变成可以分析的数据。最后形成一个个性化、描述学生个性特征的数据报告。

“智慧学伴”平台基于精准的数据分析，推荐学生的学习内容，推荐老师给学生提供在线指导的服务，推荐学习同伴，实现学科优势的发现和增强。

我们希望通过大数据和互联网的思路，来实现建立适合学生个性发展的教育公共服务体系。既可以实现大规模的覆盖，又可以实现个性化的成长，解决公平和质量、规模化和个性化，这两对难以调和的教育矛盾。

如果只有平台、技术是无法改变教育现实的，还要研究教育。只是技术化的思维推动教育变革很难，除了技术和平台以外，更重要的是基于这个技术和平台来形成一整套推进教育教学改革和变革的解决方案。

记 者：面向未来的教育，人工智能在教育教学中将承担什么样的角色？北师大未来教育高精尖创新中心在人工智能的教育应用领域进行了哪些探索？

余胜泉：今后，人工智能在教育中可以承担很多角色。

第一，自动出题和作业自动批阅。教师可以根据知识图谱任意选择考察知识点，由计算机自动出题，并进行自动批阅，大大降低教师工作负荷。目前，我们有一个小组在做基于知识图谱计算机自动生成题目的研究，教师可以根据知识图谱选择一些知识点，计算机基于这些知识图谱的内在关系进行自动出题。可以实现基于人工神经网络的主观题自动判别，不只是选择、填空题，还有简答、翻译、判断、问答、阅读理解等，实验取得了80%的准确率。

第二，学习障碍自动诊断与及时反馈。人工智能系统可以自动诊断学生的学习障碍点，也就是哪个知识点跟他的学业成绩紧密相关，一旦学生有学习困难，会显著地影响整个学科的学习成绩。我们可以通过数据来推断，他在哪一个关键知识点上出现障碍，根据这个障碍来进行定向突破。我们基于人工神经网络、基于历史数据分析，可以预测新一届学生有可能在哪些关键地方出现障碍，可以减少下一届学生遇到这些障碍的概率，提高教学的效率。所以，今后教师的出题、测评、改卷、分数的分析，以及对学生个性化的指导，一定会被人工智能所取代。

第三，问题解决能力测评。人工智能不仅能够做知识的诊断，还能够做问题解决能力的测评。北师大未来教育高精尖创新中心做了一个研究，就是把知识融合在一个真实问题模拟的场景中，让学生在场景中做出决策，根据决策的数据来分析他的问题解决的态度、策略和问题解决的能力，通过这个来判断学生综合思维的发展，通过采集的各种行为数据、情景化问题的数据、学生的行为数据，推测出他的能力特征。将问题解决能力的测评融入学科能力和学科素养的模型以后，对于学生的能力以及隐含的能力的可视化，人工智能将会起着非常重要的作用。

第四，学生心理素质的测评与改进。我们联合北师大心理学部的专家，编制了中小学生综合心理素质诊断量表，包括心理健康、人格发展、基本认知能力、高级认知能力、学习品质、发展潜力、教育环境、汉语阅读能力八个方面。了解学生的能力，可以让学生更好地了解自己，让家长更好地了解孩子，尤其是某些方面有异常行为的孩子，为学校提前介入和干预提供科学的数据依据。

第五，对青少年体质健康做到实时监测。我们通过一些智能化的穿戴式设备，采集学生的数据，建立这些数据的常模，通过这些常模来比较，就可以发现学生在体质健康、运动知识、运动技能等方面的行为异常，实现体质健康的改进，形成面向学生健康素养的体质检测报告。对于现在的孩子来说，体质健康的监测以及数据的发展，将会跟学习知识一样，同样重要。

第六，学生综合素质评价报告。不再只是一个分数或者等级，类似于我们的体检报告，形成?W习的体检报告，有300多个指标。通过这些指标可以发现他的核心素养情况、知识地图和非智力因素，形成一个报表，这个报表可以精确地了解学生的情况，从学科领域核心知识、学科核心素养、心理、认知能力和体质健康四个方面，规划了300多个指标。

通过课堂的信息、作业数据、在线学习数据、体质的数据、情感分析的数据，综合形成各种数据评价报表，这种综合数据评价报表更具有科学性。有了综合数据评价报表以后，就可以做因人而异的个性化的推荐，如微课、在线指导以及综合实践，实现精准诊断、智能推荐。推荐他所需要的内容、推荐他所需要的合适的学习路径，而且这种推荐是基于行为数据和认知数据相结合的，基于不同的知识状态、学科能力，推荐不同的学习资源。

记 者：随着人工智能技术的发展与应用，教师职业是否会被人工智能所取代？您认为人工智在教育领域能的应用会达到一个什么样的状态？

余胜泉：今后教师知识性的教学会逐步被人工智能教师所替代，教师的业务重心将会发生重大的改变。老师的作用越来越多地会转为学习的陪伴、学习的导引、情感的培养、毅力的培养等。科技不能取代老师，但是使用科技的老师却能取代不使用科技的老师。

未来的教育是教师与人工智能协作的时代，要充分发挥机器与人类不同的优势，是提高生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，而发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等更大的优势，未来的教师要与人工智能共存和协同。

第三篇：人工智能综述以及未来

人工智能综述以及未来

人工智能(Artificial

Intelligence)，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的技术科学。“人工智能”一词最初是在1956

年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能(特别是人的智能)的模拟、延伸和扩展,即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑,那么人工智能就是高明灵巧的剑法。

英国科学家图灵于1936

年提出“理论计算机”模型,被称之为“图灵机”,创立了“自动机理论”。1950年,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗?》,明确地提出了“机器能思维”的观点。1956年夏季,在美国达特摩斯大学,由麦卡赛、明斯基、香农等发起,由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加,举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议,标志着“人工智能”新学科的诞生。

人类在进入新世纪时对未来充满新的更大的希望。科技进步必将为各国的可持续发展提供根本保障，科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。最近，中国教育部决定在中学开设《人工智能》新课程就是一个新的例证。

人工智能获得很大发展，它引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。国际上人工智能研究作为一门前沿和交叉学科，伴随着世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，在过去十多年中已取得长足进展。在国内，人工智能已得到迅速传播与发展，并促进其它学科的发展。吴文俊院士的定理证明的几何方法就是一个例证和代表性成果。

现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现均取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。尽管目前人工智能在发展过程中面临不少争论、困难和挑战，然而这些争论是十分有益的，这些困难终会被解决，这些挑战始终与机遇并存，并将推动人工智能的继续发展。可以预言：人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

1．认知观和对认知本质的研究

1.1

人工智能的各种认知观

目前人工智能的主要学派有下列3家：

（1）符号主义

符号主义（Symbolicism），又称为逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism），其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。计算机出现后，在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。

（2）连接主义

连接主义（Connectionism），又称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数理逻辑学家皮茨（Pitts）创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60－70年代，连接主义，尤其是对以感知机（perceptron）为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，直到Hopfield教授在1982年和1984年提出用硬件模拟神经网络时，连接主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特（Rumelhart）等人提出多层网络中的反向传播（BP）算法。此后，连结主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。

（3）行为主义

行为主义（Actionism），又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），其原理为控制论及感知—动作型控制系统。行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳和麦克洛等人提出的控制论和自组织系统影响了许多领域。控制论的早期研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到60－70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。

以上三个人工智能学派将长期共存与合作，取长补短，并走向融合和集成，为人工智能的发展作出贡献。

1.2

解开认知本质之谜

人的认知活动具有不同的层次，对认知行为的研究也应具有不同的层次，以便不同学科之间分工协作，联合攻关，早日解开人类认知本质之谜。应从下列4个层次开展对认知本质的研究。

（1）认知生理学

研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。它与心理学、神经学、脑科学有密切关系，且与基因学、遗传学等有交叉联系。

（2）认知心理学

研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。它与心理学有密切关系，且与人类学、语言学交叉。

（3）认知信息学

研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级自然信息处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。它与神经学、信息学、计算机科学有密切关系，并与心理学、生理学有交叉关系。

（4）认知工程学

研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。它与人工智能、信息学、计算机科学有密切关系，并与控制论、系统学等交叉。

只有开展大跨度的多层次、多学科交叉研究，应用现代智能信息处理的最新手段，认知科学才可能较快地取得突破性成果。

2人工智能的发展前景

2.1

人工智能的研究新课题

人工智能的长远目标是要理解人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者奖通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。

在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的脑模型。

2.2

最新的AI产品

安放于加州劳伦斯•利佛摩尔国家实验室的asci

white电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔“(blue

jean)。据其研究主任保罗•霍恩称，预计于4年后诞生的“蓝色牛仔“的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。据网站http://www.xiexiebang.com报道，比利时的starlab正在制造一个人工猫脑，这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称，移植了人工猫脑的小猫能够行走，还能玩球。我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

2.3人机大战

1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP

BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

2.4人机融合人机融合是一个相当长的发展过程，它将伴随技术进步，逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合，近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最近美国科学家就明确宣布，他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能，“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级，最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”）。因此，文明人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代，出于物理目标的不同，将存在多种多样、多层次的智能机(体)，但具有怨茁级智能的应是人机融合体。当今人工智能科技和其他高科技的种种发展动向表明，在人类进入“信息社会”之后，将有一场规模巨大的“智能革命”，智能革命的环境是人工智能对人、对社会的广泛而深入的影响，就像今天的微电子技术对信息革命的影响一样。人工智能科技将渗透到社会各个领域，人类将对人工智能科技进行大规模的研究、开发和应用。

3.结束语

美国在人工智能技术的开发，应用方面表现的更加积极，这对人工智能的发展有着积极的推动作用。我国在人工智能的发展上也投入了大量的人力，财力。相信在不久的未来，人工智能技术会更加广泛的运用在社会主义大中国下的人们生产，生活中，为人类做出更大的贡献。

科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生;另一方面是高度融合,更多地呈现学科交叉和综合的趋势。这种特征在人工智能研究中表现尤其突出。秉承人工智能学科交叉的天性,并把它作为创新思想的源泉,必将孕育网络时代人工智能的大突破,对人类文明产生重大影响。

第四篇：人工智能的历史、现实与未来解读

人工智能的历史、现实与未来

计科、090213 引言

人类梦想发明各种机械工具和动力机器，协助甚至代替人们从事各种体力劳动。18世纪第一次工业革命中，瓦特发明的蒸汽机开辟了利用机器动力代替人力和畜力的新纪元。此后，显著减轻体力劳动和实现生产过程自动化才成为可能。人类同样梦想发明各种智能工具和智能机器，协助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后，显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可能。然而，人工智能的发展远远说不上完善，它仍然在发展，在成长，在前进。因而，我们今天来关注它的过去，现在，以及未来。

1.人工智能的概念

人工智能分为“人工”和“智能”两部分，其中“人工”的概念不难定义，至于“智能”这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。2.人工智能的历史

1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了《计算机与智能》的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应该达到的智能标准；图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器是否能思维，而是要看它能否通过以下的测试；让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能互相看见。通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了人类智能的水平。这算是对人工智能最初的定义。而“人工智能”一词最初是在1956 年在达特茅斯大学召开的DARTMOUTH学会上提出的。

1956年夏季，年轻的美国学者麦卡锡、明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，邀请莫尔、塞缪尔、纽厄尔和西蒙等参加在美国达特茅斯大学举办 了一次长达2个多月的研讨会，热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。会上，首次使用了 “人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义。

从1956年正式提出算起，50多年来，人工智能学科取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。

“人工智能”的目的是模拟人类的思维，当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。

20世纪60年代以来，生物模仿用来建立功能强大的算法。这方面有进化计算，包括遗传算法、进化策略和进化规划（1962年）。1992年Bezdek提出计算智能。他和Marks（1993年）指出计算智能取决于制造者提供的数值数据，含有模式识别部分，不依赖于知识；计算智能是认知层次的低层。今天，计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，呈现多学科交叉与集成的趋势。

专家系统在90年代兴起, 模拟人类专家解决领域问题,知识库的改进与归纳是其重点。从功能上可分为解释、预测、诊断、设计、规划、监视、控制、调试、教学、修理等专家系统。从原理上可分为基于规则、基于框架、基于模型的专家系统。新型专家系统分为分布式和协同式。驱动方式有控制驱动、数据驱动、需求驱动，事件驱动等。诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛。

自动规划是一种问题求解技术，从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。发展的技术有分层规划、长度优先搜索、应用最小约束策略、准则法等。已发展了HACKER系统 STRIPS规划系统、PULP-Ⅰ机器人规划系统（有学习能力）、问题求解系统NOAH等。

AI的发展促进自动控制向智能控制发展。从1960年以来，神经网络已成功应用于自动控制研究。这是因为神经网络适于实时控制和动力学控制；可实现非线性控制；可进行信息熔合处理，特别适于复杂的、多变量大系统的控制。原理方面，1965年，傅京孙引入AI的启发式推理规则，1977年，Saridis引入运筹学的概念智能控制，提出分级（组织级、协调级和执行级）递阶智能控制方法。之后，蔡自兴再引入了信息论。

正是在一代代各学科专家的努力下，人工智能从最初的一段幻想、一个假设，变为了一个策划、一段程序，一个出现在了地平线上的现实。

3.人工智能的现在

如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。

大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。现在，研究和应用从实验室到工业现场、从家电到火箭制导，已经广泛用于武器控制、机器人规划与控制、（制造业采矿业等的）自动加工系统的智能控制、故障检测与诊断、飞行器的智能控制医用智能控制、智能仪器等。

自然科学方面，AI与其它学科相互交叉、相互渗透和相互促进。AI向其它学科提供了工具和方法，如知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，模糊逻辑推理和非单调推理技术，以及计算智能技术等，可以解决从前难以解决的问题。而其他学科的重要概念，在AI研究中也得到发展。如计算机系统的分时系统、编目处理系统和交互调试系统等[2]。

社会科学方面也是如此。在需要使用数学－计算机工具解决问题的学科（如经济学），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。在重新阐述知识历史的过程中，AI有望解决知识的模糊性，消除知识的不一致性。这将导致逻辑和哲学等等方面的改善,影响到心理学、认知学的核心理论，对于哲学社会学方面的理论也将带来彻底的变革。

此外，综合应用语法、语义和AI的形式知识表示方法，有可能改善知识的自然语言表达形式与此同时，潜在的知识，直感灵感等等也能够阐述为适用的AI形式。从而扩大知识的领域，以及对现有知识进行提纯。

AI应用领域甚广，专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。

4.人工智能的未来

如果说生物计算机、量子计算机、光子计算机是未来计算机硬件系统的发展方向，那么实现人工智能就是日后计算机软件的努力目标，但是，从某种意义上来说，人工智能的发展目标却是脱离计算机，不再作为一个独立的子系统来存在。它将渗透入我们社会的方方面面，润物无声。

可以预见，随着人工智能的完善，它将对人类整体的文明产生巨大冲击，事实上，这个冲击已然产生，只是它的步步推进不足以产生爆炸性的效果，因而，注意者并不包括大多数人。（1）人工智能对经济的影响

成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。在信息爆炸的知识经济时代，优秀的信息处理便是财富，它会为部分人的经济效益做出极大贡献。同时，尽管人工智能的发展目标是脱离计算机，成为独立的应用，但未来很长一段时间内，它还会依托于计算机存在，越来越优秀的人工智能对计算机的软硬件都提出了新的要求，这将会成为计算机行业的一个推动力。（2）人工智能对社会的影响

人工智能和机器人行业几乎是亲密无间，在欧美，工业过程控制系统、智能机器人系统和智能化生产系统开始起步。我国也从无到有，出现了机械手生产厂家，机器人产业的雏形已经形成，在10～20年后有望形成规模，脱离自动化而形成独立的产业。这却带来了劳务就业

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，将迫使人们工作方式的巨大改变，甚至造成失业，数字巨大的失业者将成为社会的不安定因素。（3）人工智能对人类思维的影响

伴随着机器变得越来越“聪明”，人们越来越相信智能机器的判断和决定。这在某种程度上会导致人类失去对问题及其求解任务的责任感和敏感性。进而致使认知能力下降，思维变得懒惰。通俗来说，就是变蠢。人类用了200万年进化成现在的智慧生物，在人工智能的“帮助”下，这一逆过程或许不需这么久。

至于所谓的“人工智能失控”、“智能机器人反噬人类”，好莱坞已经做出了太多猜测，但不得不说，所谓的“阿西莫夫三定律”真的能永远束缚机器人（狭义上的人工智能）吗？这很难说。自然是难以揣测的，两个原子的偶然碰撞擦出了生命的第一缕火花，那无数个0、1的组合难道没有那灵光一闪的瞬间吗？混沌机制向来是上帝的领域，数字生命无穷小的诞生概率在数学上可以被认为为零，但现实中却存在可能。

但我们不能因噎废食，人工智能已经——或正在——或即将证明它在人类社会中的的巨大作用，对于人工智能的未来发展，我们应当持乐观态度。我们相信人工智能有个更加美好的未来；尽管这一天的到来，需要付出辛勤劳动和昂贵代价，需要好几代人的持续奋斗。一代代科学家为我们提供了巨人的肩膀，正是为了让我们立于其上，继往开来。

参考文献：

[1] 《人工智能及其应用》，第四版，蔡自兴，徐光祐．本科生用书．清华大学出版社，2010 [2] 《Artificial Intelligence: A New Synthesis》.N.J.Nilsson.Morgan Kaufmann, 1998;机械工业出社，1999 [3] 《人工智能及其在决策系统中的应用》．蔡自兴．国防科技大学出版社，2006 [4] 《专家系统》，蔡自兴，John Durkin，龚涛．原理、设计与应用．科学出版社，2005 [5]人工智能与智能机器人探析.数字制造网

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

第五篇：形势与任务教育

第一题

1.构建共赢挑战的伙伴关系。首先是世界经济复苏乏力，需要开辟新的增长空间和动力。国际贸易持续低迷，需要注入新的活力。其次，全球经济治理处于重要历史阶段，二十国集团面临从危机应对向长效治理机制转型的重要时期，需要迈出新的步伐。第三，气候变化、难民、恐怖主义等影响经济发展的全球性挑战突出，需要寻找应对之策。

在面对如此纷繁复杂的挑战下，全球主要经济体迫切需要建立起相互协作的伙伴关系。在这种背景下，中国始终致力于构建共迎挑战的伙伴关系，通过此次杭州峰会，向二十国集团和世界展示了中国态度。

积极推动二十国集团成员加强政策协调，聚焦共识，妥处分歧，加强彼此正向联动。并且，峰会就推动世界经济增长达成杭州共识，公报强调，“二十国集团建立更紧密伙伴关系，携手行动，将为世界经济增长传递信心”，展现出同舟共济、共渡难关的信心。正如习近平在峰会上的演讲：“二十国集团就宛若一座桥，让大家从四面八方走到了一起。这是一座友谊之桥，通过这里我们把友谊的种子播向全球。这是一座合作之桥，通过这里我们共商大计，加强协调，深化合作，谋求共赢。这是一座未来之桥，通过这里我们同命运、共患难，携手前行，共迎更加美好的明天。”

2.为世界经济指明方向、规划路径。杭州峰会让世界认识到，必须坚持走创新改革之路。必须以改革来破解增长瓶颈，以创新来激活复苏动力。杭州峰会强调，要把创新和改革进行到底，这让世界经济在困难面前重新找到方向，为全球增长塑造了全新的国际语境；必须坚持走完善治理之路。杭州峰会有效推动二十国集团从短期政策向中长期政策转型、从危机应对向长效治理机制转型，在完善全球贸易、投资、金融格局方面取得了新进展，对二十国集团机制的巩固与发展作出了应有贡献。从二十国集团的发展轨迹来看，未来全球经济治理体系一定会沿着这个正确方向走下去，更加平等，更加公正，更加合理，更加有效，这既是广大发展中国家的期待，也是整个世界的需要；必须坚持走合作共赢之路。杭州峰会向外界给出了明确的信号，就是要构建开放型世界经济，反对保护主义，满满地释放了正能量；必须坚持走共同发展之路。杭州峰会是二十国集团历史上发展中国家参与最多的一次，发展成为杭州峰会的一面旗帜。要把共同发展、共享繁荣的理念贯穿于二十国集团未来发展之中。这些成果在二十国集团历史上都是首创之举，有望使全球经济增长重现活力。

3.制定务实行动计划、谋求共同发展。发展是杭州峰会的一面旗帜。习近平主席总结峰会在发展领域的成果讲了三个“第一次”：第一次把发展问题置于全球宏观政策框架的突出位置，第一次制定落实联合国2030年可持续发展议程行动计划，第一次采取集体行动支持非洲和最不发达国家工业化，这同我们全面落实好中非合作论坛约翰内斯堡峰会成果也是相契合的。这三个“第一次”释放了一个重要信号：二十国集团不仅属于二十国，也属于全世界，特别是广大发展中国家和人民。这体现了中国办会的独特视角，也反映了广大发展中国家的普遍愿望。此外，峰会还就气候变化、难民、反恐、反腐败等全球性问题进行了讨论，目的是为世界经济的稳定复苏营造有利的环境。

第二题

伟大长征精神，就是把全国人民和中华民族的根本利益看得高于一切，坚定革命的理想和信念，坚信正义事业必然胜利的精神；就是为了救国救民，不怕任何艰难险阻，不惜付出一切牺牲的精神；就是坚持独立自主、实事求是，一切从实际出发的精神；就是顾全大局、严守纪律、紧密团结的精神；就是紧紧依靠人民群众，同人民群众生死相依、患难与共、艰苦奋斗的精神。

伟大长征精神，是中国共产党人及其领导的人民军队革命风范的生动反映，是中华民族自强不息的民族品格的集中展示，是以爱国主义为核心的民族精神的最高体现。

第三题

1.历史遗留问题生纠纷。

1951年 9月签订了《旧金山对日和约》未明确南沙和西沙群岛的归属问题，这既未经得新中国（未参加）同意，更为越菲马等国争夺南海提供了“依据”，甚至埋下了祸根。自20世纪70年代起，周边国家开始抢占我南沙岛礁，进行实际控制，形成了多国占领、多方索求的局面。这些历史遗留问题，都是当今

南海问题日趋复杂的重要原因。2.资源利益驱使起争端。

随着工业化的不断深入发展，特别是经济全球化的步伐加速，能源早已成为世界角逐焦点。1969年美国海洋地质学家埃默里发表的一份报告指出：南海蕴藏着丰富的渔业、矿产和油气等重要自然资源，仅油气储量就达230至 300亿吨，被誉为“第二个中东”，其含有大量的富钴结核、铁锰结核等多金属结核矿产资源。之后，越菲马等南海周边国家深谙其义，纷纷觊觎南海资源，单方面在南海进行海洋资源勘探、开发，进而非法侵占岛礁，提出主权无理要求。

3.国际法理含糊留隐忧。

上世纪中叶以来，南海复杂斗争的背后，夹杂着十分尖锐的法理较量。南海有关国家借口国际海洋法调整，伺机炮制编造各类借口，开始从法律角度提出行使南海主权要求。中国于1996年签订的《联合国海洋法公约》虽在一定程度上对处理领海主权争端、海洋资源管理、海洋污染处理等具有重要的指导作用，但在面对南海岛礁纵横交错的复杂情况下，特别是专属经济区和大陆架等的界定却因理解不一等问题，导致部分国家滥用法律，引发新一轮海权争议，并以此为面具，将非法侵占变身为“合法合理”管控。

4.域外强国干涉促波澜。

美日印等域外大国为其战略利益和遏制围堵我崛起复兴大计，处心积虑干涉介入。美国方面，随着冷战结束，美国及时调整国家战略，围绕“领导世界”和“控制全球”的“霸主”地位，高调宣布“重返”亚太，借维护贸易通道、航行自由和国际海洋法公约，多次直接介入南海事务，频繁与南海周边国家开展“卡拉特”“肩并肩”“金色眼镜蛇”等系列军演。可以说，是美国带头打破了20世纪90年代末南海地区趋于稳定的局势，美国既是当前南海矛盾激发的最大推手，也是解决南海问题的最大障碍。日本方面，出于自身经济和安全利益考虑，处处紧跟美国步伐，改”间接支持”为”赤膊上阵”，先后以经济支援拉拢、参加南海军演等诸多手段，积极在东南亚地区活动，持续干预南海局势，体现”存在感“。印度方面，着力推进“东进政策”，通过与越南开展军事合作和参与石油勘探等，不断增强在南海的影响力。另有俄罗斯、澳大利亚等国，自2016年以来也日益关注南海，逐渐介入南海问题。南海正成为美日印等国域外大国扩展势力及攫取战略利益的目标地区，南海争端已成为这些国家遏制中国崛起的筹码。

第四题 结合习近平“七一”讲话谈谈你对理想信念的认识

理想信念动摇是最危险的动摇，理想信念滑坡是最危险的滑坡。一个政党的衰落，往往从理想信念的丧失或缺失开始。我们党是否坚强有力，既要看全党在理想信念上是否坚定不移，更要看每一位党员在理想信念上是否坚定不移。

我们要把理想信念教育作为思想建设的战略任务，保持全党在理想追求上的政治定力，自觉做共产主义远大理想和中国特色社会主义共同理想的坚定信仰者、忠实实践者，在全面建成小康社会、实现中华民族伟大复兴中国梦的历史进程中充分发挥先锋模范作用。

理论上清醒，政治上才能坚定。坚定的理想信念，必须建立在对马克思主义的深刻理解之上，建立在对历史规律的深刻把握之上。

我们要教育引导广大党员、干部把学习成果转化为提升党性修养、思想境界、道德水平的精神营养，做到真学真懂真信真用，在胜利和顺境时不骄傲不急躁，在困难和逆境时不消沉不动摇，牢牢占据推动人类社会进步、实现人类美好理想的道义制高点。