摘 要：隨著復(fù)合型交叉人才培養(yǎng)培養(yǎng)需求，以機(jī)械大類的多學(xué)科交叉復(fù)合改造為目標(biāo)，則必然對面向人工智能導(dǎo)論課程提出新的要求。本文將從面向機(jī)械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)總體方案和通過本課程建設(shè)對機(jī)械專業(yè)交叉復(fù)合改造兩方面展開探討。實(shí)現(xiàn)針對機(jī)械專業(yè)提高人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)效果的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：機(jī)械工程;人工智能;課程建設(shè)

1引言

通常人工智能導(dǎo)論課程是人工智能領(lǐng)域的一門介紹性課程，是全校性通識教育課程，屬于信息與智能技術(shù)模塊的必修課。近年來，因?yàn)闄C(jī)械專業(yè)在本科教學(xué)過程中有主動尋求從傳統(tǒng)專業(yè)設(shè)置到交叉融合大類的轉(zhuǎn)變趨勢，而在這一過程當(dāng)中，人工智能導(dǎo)論課程將作為這種轉(zhuǎn)變的一種啟發(fā)式教學(xué)，在傳統(tǒng)機(jī)械教學(xué)的基礎(chǔ)上拓展知識體系，深入淺出的融合算法思想，多學(xué)科交叉的擴(kuò)大應(yīng)用范圍，并對機(jī)械學(xué)科更加地面向國家科技強(qiáng)國戰(zhàn)略需求。

2 面向機(jī)械專業(yè)的課程總體方案

面向機(jī)械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程目標(biāo)包括1）了解人工智能的發(fā)展歷史、基本概念和人工智能與機(jī)械結(jié)構(gòu)協(xié)同發(fā)展關(guān)系2）熟悉人工智能領(lǐng)域中智能算法、人工智能模型、大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能計(jì)算工具、人工智能倫理等相關(guān)知識在機(jī)械專業(yè)中的應(yīng)用場景與解決方案;3）熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)與機(jī)械產(chǎn)業(yè)的的發(fā)展現(xiàn)狀、研究成果與市場交叉崗位需求。為機(jī)械專業(yè)同學(xué)將來繼續(xù)深入學(xué)習(xí)或進(jìn)行科學(xué)研究打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

該課程在教學(xué)內(nèi)容主要包括知識表示、知識獲取、知識應(yīng)用三部分。第一部分，知識表示主要介紹概念表示、知識表示、知識圖譜，并加入機(jī)械結(jié)構(gòu)知識圖譜建立等將機(jī)械及其新興衍生子學(xué)科進(jìn)行信息化與數(shù)字化，讓學(xué)生明白知識圖譜是讓機(jī)器理解世界的基礎(chǔ)，并對部分簡單機(jī)械構(gòu)建數(shù)字孿生體。第二部分，知識獲取主要介紹搜索技術(shù)、群智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)等，以人工智能為腦對機(jī)械操作和控制，突破了人體操作速度和精度的限制，并可以進(jìn)行大規(guī)模最優(yōu)決策。第三部分，知識應(yīng)用涉及計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理、專家系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)與智能機(jī)器人等部分，并與機(jī)械專業(yè)進(jìn)行交叉融合，以機(jī)器人為底，組合上述功能，構(gòu)建面向個(gè)人的服務(wù)機(jī)器人設(shè)計(jì)或面向企業(yè)的工業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)，進(jìn)行教學(xué)資源的融合導(dǎo)向。

相應(yīng)的教學(xué)方式也會發(fā)生改變，由傳統(tǒng)課堂改變?yōu)椋黾訉I(yè)核心課程的微課集群資源、教師邊講解學(xué)生邊演練的局域網(wǎng)教學(xué)平臺、在線檢驗(yàn)和問題搶答等手機(jī)應(yīng)用軟件等增加信息化手段的教學(xué)方式的現(xiàn)代化課堂。在改變教學(xué)方式的同時(shí)，需要對專業(yè)教師進(jìn)行相應(yīng)的培訓(xùn)，并提供專業(yè)化統(tǒng)一學(xué)習(xí)資源，保證最終教學(xué)效果。

3對機(jī)械專業(yè)交叉復(fù)合升級

人工智能導(dǎo)論課程不是簡單的給機(jī)械專業(yè)增加了一門通識課，更是幫助該專業(yè)的學(xué)生升級交叉復(fù)合的知識體系、算法思想和應(yīng)用范圍。現(xiàn)有的機(jī)械專業(yè)課程相對而言比較固定，但是在新工科背景下，對機(jī)械專業(yè)有了交叉復(fù)合升級的需求，以通過培養(yǎng)具有復(fù)合背景的專業(yè)人才的方式，提升我國成為世界一流科技強(qiáng)國的發(fā)展速度和質(zhì)量。

3.1 知識體系升級

過去傳統(tǒng)教育中把一個(gè)專業(yè)分為一個(gè)個(gè)學(xué)科，再細(xì)分為一門門課程，相當(dāng)于關(guān)注一個(gè)個(gè)相互割裂的知識點(diǎn)，而難以獲取完整的知識體系框架?，F(xiàn)在的主流機(jī)械大類招生的前期知識框架構(gòu)建帶來的挑戰(zhàn)則是引入人工智能導(dǎo)論課程的重要原因之一。而對于機(jī)械專業(yè)交叉復(fù)合升級中，人工智能則起到至關(guān)重要的作用。因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砭褪嵌鄬W(xué)科交叉融合產(chǎn)生的，涉及了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等眾多自然科學(xué)和社會科學(xué)，所以人工智能導(dǎo)論不僅僅是將一門而是將多門學(xué)科的知識體系融入到學(xué)生現(xiàn)有的知識框架下，完善了學(xué)生對于人類整體知識的思考，促進(jìn)學(xué)生對于機(jī)械學(xué)科有更深刻的認(rèn)識。

3.2 算法思想升級

機(jī)械專業(yè)未來就業(yè)方向更加具有復(fù)合型，而不是單一理解機(jī)械結(jié)構(gòu)部分，更要全面考慮高度融合各個(gè)學(xué)科來解決最終的產(chǎn)業(yè)問題，并且在現(xiàn)代機(jī)械學(xué)科中，某些問題的解決方案并非來自傳統(tǒng)機(jī)械計(jì)算方法。比如機(jī)械設(shè)計(jì)當(dāng)中有安全系數(shù)法來確定強(qiáng)度，過去有人工智能當(dāng)中的專家系統(tǒng)進(jìn)行比較，現(xiàn)在又增加了深度學(xué)習(xí)等預(yù)測方法來針對機(jī)械系統(tǒng)當(dāng)中的特定問題尋求最優(yōu)解決方案。比如機(jī)械剩余壽命預(yù)測過去更多使用的是建立相關(guān)隨機(jī)過程的方法，而現(xiàn)在增加了深度學(xué)習(xí)相關(guān)泛化預(yù)測方法。比如機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)當(dāng)中增加了群智能搜索方法。把機(jī)械學(xué)科比喻作手的話，那么人工智能就是大腦，所以機(jī)械結(jié)構(gòu)需要人工智能來控制和決策，但同時(shí)算法又不能脫離現(xiàn)實(shí)結(jié)構(gòu)和實(shí)踐獨(dú)立運(yùn)行，二者是相輔相成的。通過這種結(jié)合，跨學(xué)科主動將各個(gè)學(xué)科聯(lián)系在一起，而不僅僅是跟隨現(xiàn)有的潮流，而是對理論研究有一定深度。

3.3 產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用升級

人工智能應(yīng)用場景廣泛，極大的擴(kuò)展了機(jī)械專業(yè)學(xué)生的開拓面，比如從圖像、聲音、觸感等多方面增加了人與機(jī)器的互動性，比如從多智能體算法中了解機(jī)器與機(jī)器之間的協(xié)作性等。將不再把機(jī)械專業(yè)限定在機(jī)械結(jié)構(gòu)中，而是拓展到機(jī)械系統(tǒng)，甚至機(jī)器人的范疇，增加了學(xué)生的就業(yè)面與未來的研究可選方向，并易于與國家戰(zhàn)略需求相結(jié)合，培養(yǎng)具有理解人工智能場景能力的機(jī)械專業(yè)化復(fù)合人才。而且以企業(yè)需求和時(shí)代大環(huán)境為基礎(chǔ)，以機(jī)械大類的多學(xué)科交叉復(fù)合改造為目標(biāo)，在人工智能導(dǎo)論課程中增加具有互動性和協(xié)作性的機(jī)器人等方式讓學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于實(shí)際機(jī)械結(jié)構(gòu)中，理論能力轉(zhuǎn)換為實(shí)際創(chuàng)新成果的能力。

3.4 面向國家需求升級

不僅僅要在課程設(shè)計(jì)中面向企業(yè)中的崗位，更要面向國家的需求，推動我國科技快速領(lǐng)先發(fā)展。以我國機(jī)床行業(yè)為例，在過去只注重通用機(jī)床發(fā)展，而現(xiàn)在通過與人工智能算法相結(jié)合，比如與數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合快速構(gòu)建專用化機(jī)床，比如與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合提高工業(yè)母機(jī)的控制誤差等。面向機(jī)械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)中，要緊緊抓住人工智能這次機(jī)遇與挑戰(zhàn)，讓我國的部分相對落后的機(jī)械發(fā)展方向?qū)崿F(xiàn)彎道超車，進(jìn)入到世界一流水平中去。

4總結(jié)

本文提出要構(gòu)建面向機(jī)械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)，從知識表示、知識獲取、知識應(yīng)用三部分對人工智能課程體系進(jìn)行機(jī)械相關(guān)內(nèi)容的交叉融合，形成完整課程總體方案，從而達(dá)到對機(jī)械專業(yè)的知識體系、算法思想、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面進(jìn)行升級，最終達(dá)到可以面向國家需求，以培養(yǎng)具有人工智能背景的機(jī)械專業(yè)化交叉復(fù)合型人才。

作者簡介：王海琨， 男 ，1988-02 ，漢， 河北石家莊人， 博士， 講師， 重慶理工大學(xué)， 研究方向： 人工智能。