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【628568.com--畢業(yè)論文】

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?；バ欧段木W(wǎng)今天為大家精心準(zhǔn)備了人工智能論文，希望對(duì)大家有所幫助!

　　人工智能論文

　　摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)

　　中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：CN61-1487-（2020）01-0154-03

　　產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。

　　該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’。”[1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。

　　作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)。”[1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯?ldquo;尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。

　　一、人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做Iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。

　　二、人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí)

　　波蘭尼（MichaelPolyani）提出了默會(huì)知識(shí)（tacitknowledge）的概念，以區(qū)別于可以明述的知識(shí)（explicitknowledge），明述知識(shí)是用語言文字來表達(dá)的知識(shí)，如科學(xué)知識(shí)，默會(huì)知識(shí)則是我們知道但通常不加言述或者不能充分言述的知識(shí)[2]。默會(huì)知識(shí)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：難以用語言文字描述，不易傳播、記錄和積累;獲取默會(huì)知識(shí)主要依靠親身體驗(yàn);默會(huì)知識(shí)呈分布式存在，難以整合。這些特點(diǎn)導(dǎo)致我們很難有效運(yùn)用默會(huì)知識(shí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模運(yùn)用使得人工智能系統(tǒng)非常擅于處理默會(huì)知識(shí)。作者敏銳地意識(shí)到了這一特點(diǎn)——“以往我們所說的‘默會(huì)知識(shí)’、手工技藝技巧，以及復(fù)雜程度遠(yuǎn)超人類認(rèn)知能力之外的一些潛在規(guī)則，也都不再是一個(gè)個(gè)‘黑箱’，機(jī)器可以基于將人類勞動(dòng)的過程還原成物理量和數(shù)據(jù)，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)找到其內(nèi)在的規(guī)律，從而取代人類勞動(dòng)。”[1]56

　　在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。 三、人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)

　　如果說默會(huì)知識(shí)還是“可意會(huì)而不可言傳”的知識(shí)，那么AlphaGoZero在圍棋上的表現(xiàn)已經(jīng)表明人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生了某種既無法“意會(huì)”也無法“言傳”的機(jī)器知識(shí)。AlphaGoZero在沒有人類以往的經(jīng)驗(yàn)或指導(dǎo)、不提供基本規(guī)則以外的任何領(lǐng)域知識(shí)的情況下，就使用機(jī)器學(xué)習(xí)在短時(shí)間內(nèi)探索了大量人類從未嘗試過的走法。機(jī)器發(fā)現(xiàn)的知識(shí)不僅完全超出了人類的經(jīng)驗(yàn)，也超出了人類的理性，成為人類幾乎無法理解的知識(shí)。由此，產(chǎn)生了討論某種“機(jī)器認(rèn)識(shí)論”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)事物間隱蔽的相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)和掌握已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，因此機(jī)器知識(shí)更多的是一種相關(guān)性知識(shí)。[3]321董春雨教授在《機(jī)器認(rèn)識(shí)論何以可能？》一文中也指出：“人類必須正視機(jī)器在其擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，通過特殊的認(rèn)識(shí)方式所獲得和積累的知識(shí)。”[4]

　　機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚恚?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。

　　相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于AlphaGoZero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。

　　概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。

　　四、人工智能發(fā)展的局限性

　　當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。

　　基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。

　　五、結(jié)語

　　人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的Neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，Neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]崔政.科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究[M].石家莊：河北人民出版社，2019.

　　[2]郁振華.當(dāng)代英美認(rèn)識(shí)論的困境及出路——基于默會(huì)知識(shí)維度[J].中國社會(huì)科學(xué)，2018（7）.

　　[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2016.

　　[4]董春雨，薛永紅.機(jī)器認(rèn)識(shí)論何以可能？[J].自然辯證法研究，2019（8）.

　　人工智能論文

　　【摘要】STEM教育已經(jīng)成為世界發(fā)達(dá)國家基礎(chǔ)教育研究的熱點(diǎn)，通過加強(qiáng)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)等學(xué)科之間的聯(lián)系，打通學(xué)科壁壘，采取更加靈活的學(xué)習(xí)方式，讓學(xué)習(xí)者在真實(shí)情景下開展深度學(xué)習(xí)，有利于創(chuàng)新人才和高水平技術(shù)人才的培養(yǎng)。

　　【關(guān)鍵詞】STEM教育;人工智能;機(jī)器人;編程創(chuàng)新

　　隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個(gè)“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊(duì)。未來十年，我們將進(jìn)入不可想象的智能化社會(huì)。智能機(jī)器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機(jī)器人教育具有實(shí)踐性強(qiáng)、探索性強(qiáng)和綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，有利于學(xué)生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機(jī)器人教學(xué)研究活動(dòng)，讓小學(xué)生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學(xué)階段實(shí)現(xiàn)STEM教育理念、提高學(xué)生動(dòng)手能力、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神的最好途徑。

　　一、開展人工智能教育的背景

　　國務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點(diǎn)！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2018年7月，中國第二屆STEM大會(huì)在深圳福田召開，大會(huì)邀請(qǐng)了國內(nèi)外著名的專家學(xué)者開設(shè)主題講座，介紹最新的STEM教學(xué)理論和實(shí)踐成果，掀起了福田STEM教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。STEM是用科學(xué)、數(shù)學(xué)知識(shí)和先進(jìn)技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計(jì)解決方法—利用科學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)知識(shí)實(shí)施解決方法—將解決方法傳達(dá)給大家?；趯W(xué)校學(xué)科融合的辦學(xué)理念，我校積極探索STEM教育的模式，開設(shè)機(jī)器人STEM課程，開展教師的課題研究和學(xué)生的探究性小課題研究、積極組織學(xué)生參與區(qū)、市級(jí)機(jī)器人創(chuàng)客比賽活動(dòng)，積極投身人工智能的教學(xué)研究行列，培養(yǎng)學(xué)生的STEM素養(yǎng)。

　　二、以課程建設(shè)為核心，提升學(xué)生的STEM素養(yǎng)

　　機(jī)器人STEM課程是一門激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計(jì)、組裝、編程、運(yùn)行機(jī)器人為主要學(xué)習(xí)內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動(dòng)手能力和提升學(xué)生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標(biāo)的課程。機(jī)器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機(jī)械部分，大型電機(jī)、中型電機(jī)等動(dòng)力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機(jī)器人的核心部件——控制器。學(xué)生通過動(dòng)手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實(shí)用功能的機(jī)器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學(xué)生的動(dòng)手能力，培養(yǎng)了學(xué)生的邏輯思維和解決問題的能力。他們?cè)谧鲋袑W(xué)、在玩中學(xué)、在學(xué)中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。

　　如果沒有給機(jī)器人賦予運(yùn)行的程序，機(jī)器人就是一堆塑料。因此，編程是機(jī)器人STEM課程的核心。在編寫程序的過程中，學(xué)生需要把一個(gè)復(fù)雜的大問題，分解成一個(gè)個(gè)可以解決的小問題，循序漸進(jìn)，逐步解決整個(gè)問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機(jī)器人的搭建結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機(jī)器人感知外界的環(huán)境信息，并對(duì)感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機(jī)器人能夠順利完成指定的任務(wù)。

　　以筆者執(zhí)教的《走進(jìn)人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機(jī)器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)的好奇心，產(chǎn)生探究科學(xué)的勇氣，讓學(xué)生對(duì)機(jī)器人技術(shù)有強(qiáng)烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)法教學(xué)，讓學(xué)生通過微課程學(xué)習(xí)EV3編程技術(shù)，循序漸進(jìn)地完成兩個(gè)任務(wù)：1.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng);2.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng)并且到達(dá)指定地點(diǎn);最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學(xué)生用樂高的配件搭建機(jī)械臂，編寫程序，讓樂高機(jī)器人模擬宇航員調(diào)整太陽能電池板，學(xué)生在設(shè)計(jì)、編程、調(diào)試中學(xué)得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚(yáng)。

　　三、以課題研究為引領(lǐng)，推動(dòng)師生專業(yè)化成長(zhǎng)

　　課題研究是學(xué)校發(fā)展的源動(dòng)力，是促進(jìn)師生專業(yè)成長(zhǎng)的重要途徑。機(jī)器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實(shí)踐性的學(xué)科，如何為學(xué)生學(xué)習(xí)的“思維體操”提供了一個(gè)嶄新的“表演舞臺(tái)”，使教學(xué)取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器人教學(xué)研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請(qǐng)了福田區(qū)教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題《基于STEM教育理念下的機(jī)器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請(qǐng)了2018年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機(jī)器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學(xué)習(xí)，敢于實(shí)踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進(jìn)步。

　　以學(xué)生的探究性小課題為例，學(xué)生采用PBL項(xiàng)目式學(xué)習(xí)方式開展小課題研究，學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生間“合作、交流、探究”式學(xué)習(xí)，掌握了隱含在問題背后的科學(xué)知識(shí)，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力。在研究的過程中，學(xué)生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學(xué)態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進(jìn)搭建模型，設(shè)計(jì)實(shí)用的機(jī)械臂，進(jìn)一步提升機(jī)器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團(tuán)隊(duì)成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個(gè)個(gè)課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動(dòng)的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識(shí)。

　　四、以參加機(jī)器人賽事為驅(qū)動(dòng)，搭建學(xué)生個(gè)性成長(zhǎng)的平臺(tái)

　　雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍(lán)的天空中展翅翱翔。機(jī)器人比賽讓學(xué)生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機(jī)器人比賽活動(dòng)，為學(xué)生搭建個(gè)性成長(zhǎng)的平臺(tái)，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗比賽，不斷修改機(jī)器人的設(shè)計(jì)，并對(duì)機(jī)器人重新進(jìn)行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績(jī)，品嘗成功的快樂。

　　通過參與各級(jí)各類機(jī)器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚(yáng)了學(xué)生的個(gè)性，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，培養(yǎng)了學(xué)生的核心素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊(duì)員賈壹方談到參加機(jī)器人創(chuàng)意賽時(shí)，感觸良多：參加了機(jī)器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學(xué)到了許多關(guān)于編程、搭建的知識(shí)，更重要的是：我認(rèn)識(shí)到了團(tuán)體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認(rèn)真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個(gè)又一個(gè)困難，感謝福民小學(xué)為我們提供了這樣一個(gè)學(xué)習(xí)和進(jìn)步的機(jī)會(huì)。

　　未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學(xué)生行走在人工智能校本課程的探索和實(shí)踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)學(xué)生參與各種展示活動(dòng)，為學(xué)生探索科技搭建更完美的平臺(tái)，培養(yǎng)人工智能時(shí)代的信息技術(shù)精英。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養(yǎng)的小學(xué)機(jī)器人創(chuàng)客課程實(shí)踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.

　　人工智能論文

　　摘要：現(xiàn)如今，隨著人們健康意識(shí)的日益提高和人工智能技術(shù)的逐步成熟，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)在理論和實(shí)踐上取得了諸多成果。無疑，以人工智能技術(shù)為內(nèi)核的智慧醫(yī)療模式將是未來醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的大方向。本文基于已有的智慧醫(yī)療研究成果和典型案例，總結(jié)了智慧醫(yī)療發(fā)展的現(xiàn)狀;也對(duì)智慧醫(yī)療在發(fā)展過程中遇到的問題進(jìn)行了歸納和總結(jié);同時(shí)，針對(duì)問題提出了一系列對(duì)策性建議。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;智慧醫(yī)療;醫(yī)療技術(shù)革新

　　中圖分類號(hào)：R-05;TP18      文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A  文章編號(hào)：1006-3315（2020）5-150-002

　　艾倫·麥席森·圖靈（AlanTuring）早在1950年發(fā)表的《計(jì)算機(jī)器與智能》中就表達(dá)了自己對(duì)“人工智能”的看法。1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出了“人工智能”這一詞匯，標(biāo)志著“人工智能”作為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域首次出現(xiàn)在公眾視野中。

　　在這次會(huì)議后，得益于大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新和計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提升，“人工智能”取得了快速的發(fā)展：2012年，在圖片分類比賽ImageNet中，多倫多大學(xué)教員、谷歌大腦研究員杰弗里辛頓的學(xué)生IIyaSutskever和AlexKrizhevsky使用深度學(xué)習(xí)打敗了Google團(tuán)隊(duì);也就是在同一年，斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá)（AndrewNg）和谷歌首席架構(gòu)師杰夫·迪恩（JeffDean）一起開展了“谷歌大腦”項(xiàng)目的研究，將人工智能技術(shù)成功地應(yīng)用于語音和圖像的識(shí)別上。

　　當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能技術(shù)逐步進(jìn)入我們的日常生活和生產(chǎn)中，在醫(yī)療、安保、金融等廣大領(lǐng)域發(fā)揮著獨(dú)特的作用。如今造成看病難的一個(gè)重要原因便是醫(yī)療資源的供給不足，尤其是在欠發(fā)達(dá)的農(nóng)村和西部地區(qū)，這一問題就更加明顯;另一方面，不同醫(yī)生的專業(yè)素養(yǎng)和診療水平也存在差距，醫(yī)療從業(yè)人員質(zhì)量參差不齊，這也是造成看病難問題的一個(gè)原因。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)因?yàn)槌杀据^低，同時(shí)具有較強(qiáng)的可復(fù)制性和易推廣性，在未來將會(huì)成為解決醫(yī)療資源供給不足、分布不均以及醫(yī)生專業(yè)水平參差不齊等問題的有效手段。2017年，國務(wù)院提出要大力推廣人工智能技術(shù)參與治療的新醫(yī)療模式，同時(shí)出臺(tái)了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018至2020年）》，加快構(gòu)建智能醫(yī)療體系。

　　一、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用

　?。ㄒ唬┲悄軘?shù)據(jù)診斷

　　在傳統(tǒng)醫(yī)療中，在經(jīng)過對(duì)患者的問診和一系列醫(yī)學(xué)檢查后，醫(yī)生方可得出最后的診斷結(jié)果，在這一過程中，醫(yī)生無疑居于主導(dǎo)地位。近年來，隨著醫(yī)學(xué)診療技術(shù)的發(fā)展，在診斷中需要醫(yī)生參考和審閱的數(shù)據(jù)越來越多，醫(yī)生想要做出精確的判斷，就必須大量閱讀相關(guān)檢查資料，這無疑增強(qiáng)了醫(yī)生的工作強(qiáng)度，使醫(yī)生很容易出現(xiàn)疲勞和診斷失誤的情況。但是，利用人工智能技術(shù)開發(fā)出的應(yīng)用對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上做出診斷，這將在很大程度上減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度，并且提升診斷的準(zhǔn)確性。

　　目前，該項(xiàng)研究已經(jīng)取得了一定的成果。前期，使模型對(duì)海量存在明顯異常的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別和記憶，在此基礎(chǔ)上，使模型最終可以實(shí)現(xiàn)對(duì)影像數(shù)據(jù)異常點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注。智能影像診斷利用其高速性和較高的準(zhǔn)確性來幫助醫(yī)生審閱相關(guān)資料，無疑減少了醫(yī)生大量的無意義勞動(dòng)，在模型的判斷和篩選下，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性也得到了不同程度的提高。

　　但是，前文就已經(jīng)提到過，高準(zhǔn)確度的診斷模型的建立，是需要建立在大量標(biāo)注異常的影像數(shù)據(jù)的記憶和識(shí)別的基礎(chǔ)上，大多數(shù)情況下，醫(yī)療數(shù)據(jù)中或多或少都包含著患者的一些隱私信息，在國家和民眾日益關(guān)注個(gè)人信息安全的今天，想要獲取足夠多的信息存在一定程度上的困難。

　?。ǘ┱Z音電子病歷

　　患者在正式治療前，醫(yī)生需要詳細(xì)詢問其癥狀、病史和檢查結(jié)果等內(nèi)容，并作為病歷詳細(xì)記錄下來。但在很多情況下，醫(yī)生的雙手因?yàn)楦鞣N原因會(huì)被占用而不便進(jìn)行記錄，在后期的補(bǔ)錄中，很可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)記漏記的情況，也使得醫(yī)生的工作量增加，不利于下一步治療工作的開展。

　　為了解決這一問題，北京大學(xué)口腔醫(yī)院協(xié)同科大訊飛共同研發(fā)了一套名為“基于語音的門診病歷采集系統(tǒng)”，該系統(tǒng)利用自然語言處理和語音識(shí)別技術(shù)，在醫(yī)生與患者的溝通和交流過程中，對(duì)談話內(nèi)容進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)錄音，再經(jīng)過系統(tǒng)的進(jìn)一步處理，就會(huì)生成結(jié)構(gòu)性的電子病歷，之后，醫(yī)生對(duì)系統(tǒng)生成的電子病歷進(jìn)行簡(jiǎn)單的檢查和確認(rèn)，病歷的書寫和記錄工作就可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成。該系統(tǒng)可以以一種更直接的方式記錄醫(yī)生與患者的診療數(shù)據(jù)，大幅度提高醫(yī)生的診斷效率。

　?。ㄈ┲悄軉栐\

　　醫(yī)生在做出診斷和給出治療方案之前，需要深入了解患者的情況，患者在這一過程中，有迫切得到合理治療的愿望，如何提高醫(yī)生診斷效率，切實(shí)保障每名患者得到及時(shí)救治的權(quán)利，將是一個(gè)十分重要的議題。北京康夫子科技有限公司研發(fā)了一套預(yù)問診系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)從預(yù)約掛號(hào)開始，通過模擬醫(yī)生來進(jìn)行一系列先導(dǎo)性的問診，詳細(xì)記錄患者的相關(guān)信息。為了幫助醫(yī)生在正式診斷前提前了解患者情況，該系統(tǒng)還會(huì)將患者所回答的問題整理成規(guī)范的病歷形式。該系統(tǒng)主要的優(yōu)勢(shì)有以下幾點(diǎn)：①患者由于醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)有限，在預(yù)問診階段，患者的回應(yīng)大部分是日常生活中的通俗用語，為方便醫(yī)生的進(jìn)一步診斷，系統(tǒng)能夠?qū)⑵浞g為標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)用語;②在預(yù)問診時(shí)，每則醫(yī)學(xué)術(shù)語都配有易于大眾理解的詳細(xì)解釋，降低了系統(tǒng)使用的門檻，使患者能更加高效準(zhǔn)確地回復(fù)，提高預(yù)問診的效率。

　　二、人工智能為醫(yī)療技術(shù)革新帶來的機(jī)遇

　?。ㄒ唬┨嵘t(yī)療服務(wù)水平

　　通過與物聯(lián)網(wǎng)、智能健康設(shè)備等途徑，人工智能對(duì)其搜集的用戶健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯總，建立用戶個(gè)人健康檔案。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行包括個(gè)人健康、產(chǎn)后調(diào)理、慢病管理等方面的個(gè)性化的用戶健康指導(dǎo)，使用戶更好地進(jìn)行自我健康管理。具體操作是：人們?cè)谏眢w不舒服的情況下，可先通過問診平臺(tái)，對(duì)自身狀態(tài)有初步了解，在有需要的前提下，根據(jù)指導(dǎo)去醫(yī)院做相關(guān)檢查治療。 （二）緩解醫(yī)療壓力

　　基層社區(qū)醫(yī)療是醫(yī)療服務(wù)體系中的基礎(chǔ)部分，同時(shí)也是面對(duì)問題最多、醫(yī)療壓力最大的部分，人工智能技術(shù)對(duì)于提升基層社區(qū)的醫(yī)療水平、緩解醫(yī)療壓力發(fā)揮著十分重要的作用。

　　人工智能技術(shù)在基層社區(qū)醫(yī)療中發(fā)揮作用的最顯著的標(biāo)志，便是衛(wèi)生站醫(yī)療AI的普遍應(yīng)用：一方面，醫(yī)療AI的使用，使得診斷信息的共享成為可能，即相當(dāng)于給基層醫(yī)生提供了更多的診斷樣例;同時(shí)，當(dāng)疾病復(fù)雜且來勢(shì)較急時(shí)，亦可通過醫(yī)療AI進(jìn)行遠(yuǎn)程緊急處理，防止病情的惡化，為患者接受進(jìn)一步的治療奠定基礎(chǔ)和爭(zhēng)取時(shí)間。

　　三、智慧醫(yī)療面臨的挑戰(zhàn)

　?。ㄒ唬┘夹g(shù)問題

　　大量的數(shù)據(jù)信息是智慧醫(yī)療發(fā)展的基本條件。近些年來，由于電子病歷的應(yīng)用和發(fā)展，大量病歷數(shù)據(jù)在醫(yī)院積累下來，但由于不同醫(yī)院之間缺乏共同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及病例數(shù)據(jù)共享機(jī)制，所以智慧醫(yī)療的發(fā)展受到了很大程度的限制。

　　同時(shí)，人工智能模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，有很大一部分都是很難解釋其決策原理的黑箱模型。醫(yī)生不了解模型做出決策的機(jī)制，就無法向病患解釋，很大程度上制約了智慧醫(yī)療的進(jìn)一步發(fā)展。所以想要進(jìn)一步發(fā)展和推廣智慧醫(yī)療，提高其可解釋性是十分必要的。

　?。ǘ╇[私問題

　　在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)收集許多包含個(gè)人隱私的醫(yī)療信息。這些被采集的患者醫(yī)療信息，如果發(fā)生泄露并被不法分子利用，那么將對(duì)當(dāng)事人造成極大的不利影響，也會(huì)使當(dāng)事醫(yī)院產(chǎn)生嚴(yán)重的信任危機(jī)，降低醫(yī)院社會(huì)公信力。例如，可以利用這些泄露的醫(yī)療信息來抨擊競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，使其受到不利的影響;不法黑客也可以通過侵入醫(yī)院數(shù)據(jù)庫獲取患者信息，如果患者恰好患有諸如艾滋病等一類的病癥，那么這些信息的泄露將很可能導(dǎo)致患者受到世人的疏遠(yuǎn)。

　　云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用的主要架構(gòu)，但無疑，儲(chǔ)存在云端的醫(yī)療領(lǐng)域的隱私信息，如果不能使用更加可靠的加密技術(shù)，將會(huì)進(jìn)一步增加醫(yī)療數(shù)據(jù)的泄露風(fēng)險(xiǎn)。

　?。ㄈ┓蓡栴}

　　對(duì)于智慧醫(yī)療這一新生事物，在應(yīng)用過程中產(chǎn)生法律上的糾紛，將是無法避免的問題。相較于傳統(tǒng)醫(yī)療而言，人工智能技術(shù)的應(yīng)用雖然可以提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，但如果人工智能診療系統(tǒng)做出誤判，就會(huì)產(chǎn)生誤診，甚至造成醫(yī)療事故。由于相關(guān)法律法規(guī)的不健全，一旦產(chǎn)生問題，患者將面臨無法可依的窘迫情況，難以保護(hù)自己的合法權(quán)益。

　　相關(guān)法律法規(guī)的不健全將會(huì)是智慧醫(yī)療發(fā)展過程中不可避免的問題，如何明確當(dāng)事各方責(zé)任和義務(wù)，切實(shí)保護(hù)患者合法權(quán)益，將是未來立法者和相關(guān)部門要重點(diǎn)考量的問題。

　　四、對(duì)策建議

　　（一）建立信息共享機(jī)制

　　建立醫(yī)療信息及時(shí)共享機(jī)制以及相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，將是接下來智慧醫(yī)療發(fā)展的大方向：首先，各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)在保護(hù)患者隱私的大前提條件下盡可能多地共享醫(yī)療數(shù)據(jù)，這樣會(huì)便于醫(yī)療人工智能應(yīng)用研發(fā)機(jī)構(gòu)的研發(fā)工作;其次，開發(fā)相關(guān)醫(yī)療人工智能應(yīng)用的企業(yè)應(yīng)在模型的可理解性上加大研發(fā)力度，使智慧醫(yī)療真正成為未來全民化的醫(yī)療新模式。

　?。ǘ┍Ｗo(hù)云端信息安全

　　在保護(hù)患者隱私、防止其遭受不法侵害方面，應(yīng)加大對(duì)患者診療信息的法律和技術(shù)保護(hù)力度，在法律上，用高昂的犯罪成本使不法分子不敢為，在技術(shù)上，用過硬的加密技術(shù)使不法黑客不能為。

　?。ㄈ┩晟葡嚓P(guān)法律法規(guī)

　　針對(duì)智慧醫(yī)療面臨的法律問題，最重要的就是要做到有法可依，立法者應(yīng)加強(qiáng)調(diào)研和論證，針對(duì)目前智慧醫(yī)療已經(jīng)出現(xiàn)的問題，制定能有效解決糾紛、保護(hù)各方合法權(quán)益的法律法規(guī);同時(shí)，各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)增強(qiáng)法律意識(shí)，嚴(yán)格依規(guī)依法使用人工智能技術(shù)，將風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)地告訴患者;作為患者，更應(yīng)積極保護(hù)自己的合法權(quán)益，與醫(yī)院簽訂相關(guān)文件，達(dá)成共識(shí)，在自己的合法權(quán)益被侵犯時(shí)，更應(yīng)積極地拿起法律武器保護(hù)自己的合法權(quán)利。

　　資金支持：2019年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（201911420007）

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]糜澤花，錢愛兵.智慧醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)研究文獻(xiàn)綜述[J]中國全科醫(yī)學(xué)，2019，22（03）：366-370

　　[2]何遙.智慧醫(yī)療的新發(fā)展[J]中國公共安全，2018（10）：150-154

　　[3]宋文欣.面向醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)體對(duì)齊研究[D]哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2018

　　[4]吳蓉，王軍紅，劉一洋.智慧醫(yī)療的優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展方向[J]實(shí)用醫(yī)藥雜志，2016，33（10）：942-943+947

　　[5]智勇，段宇.智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及發(fā)展現(xiàn)狀探析[J]現(xiàn)代管理科學(xué)，2015（09）：52-54

　　[6]何遙.智慧醫(yī)療現(xiàn)況與發(fā)展趨勢(shì)[J]中國公共安全，2014（12）：44-47

　　[7]任江北.從AlphaGo的勝利看人工智能的發(fā)展與智慧醫(yī)療應(yīng)用前景[J]中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2016（28）：80-83

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