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人工智能和虚拟现实在教育领域的研究成果和应用研究

时间:2010-12-02 01:00来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者

教育领域,虚拟现实技术具有广泛的作用和影响。亲身去经历、亲身去感受比空洞抽象的说教更具说服力。主动地去交互与被动的观看,有质的差别。难怪教育界的专家指出:崭新的技术,会带给我们崭新的教育思维,解决了我们以前无法解决的问题,将给我们的教育带来一系列的重大变革。尤其在科技研究、虚拟仿真校园,虚拟教学、虚拟实验,教育娱乐等方面的应用更为广泛性。
  科研方面的应用

  各高校在许多领域都进行了相关的课题研究,对科学技术研究具有很大的促进作用,如:北京航天航空大学在分布式飞行模拟方面的应用。浙江大学在建筑方面,进行的虚拟规划、虚拟设计的应用。哈尔滨工业大学在人机交互方面有很好的成果。清华大学在临场感的研究颇具特色。此外,西安交通大学、上海交通大学、北方工业大学、西北工业大学、华东船舶学院、安徽大学等都有诸多科技研究的应用。

  虚拟仿真校园

  众所周知,学习氛围、校园文化对人们教育的巨大影响及其作用。老师、同学、学友,教室、课堂,实验楼等等,校园的一草一木,每一次活动无不潜移默化地影响着我们每一个人,伴随我们成长。我们从中得到的教益从某种程度来说,远远超出书本所给予我们的。网络教育的特点,虚拟现实技术的特点,决定了我们可以仿真我们的校园环境。因此虚拟校园是虚拟现实技术与网络与教育最早的具体应有。

  天津大学早在1996年,在SGI硬件平台上,基于VRML国际标准,最早开发了虚拟校园。让没有去过天津大学的人,好好领略了一下近代史上久富盛名的大学。那时国际互联网刚刚进入中国,网络教育还未开始。已有如此的杰作,实在难得。

  随着网络时代的来临,网络教育迅猛发展,尤其是宽带技术将大规模应用的今天。国内一些高校已经开始逐步推广、使用虚拟校园模式。先后有浙江大学、上海交通大学、北京大学、西南交通大学等著名高校,采用虚拟现实技术建设了虚拟校园。从其它一些途径,我们也看到了像北京四中、杭州工业大学都采用了相同的构想去营造虚拟校园。

  由于缺乏较全面的考虑,大胆的尝试。它的实际用途还是比较单一。网络状况、硬件情况也客观阻碍推广、普及。虚拟校园实际功能,以实现浏览功能为主。但是,多种灵活的浏览方式,6+1的自由度,崭新的形式等都是独一无二的特点。以一种全新的姿态吸引着大家。

  令人可喜的是,教育部在一系列相关的文件中,多次涉及到了虚拟校园,从中阐明了虚拟校园的地位和作用。在方向上给大家有一个明确的定位。前不久,浙江大学在国家863成果展上,展出了他们的虚拟校园。对虚拟现实技术与教育的结合,起到了很好的推广、促进作用。随着网络教育的深入,人们已经不满足于对校园环境的浏览,基于教学、教务、校园生活的三维可视化虚拟校园呼之欲出。人们需要一个完整的虚拟校园体系。真实、互动、情节化的特点是虚拟现实技术独特的魅力所在,新技术必将引起教育方式的革命,让我们感受到全方位的教育。

  令人可喜的是,中央广播电视大学远程教育学院,投入较大的人力和物力,采用基于internet的类游戏图形引擎。在此基础上,将网络学院具体的实际功能整合在图形引擎中,突破了目前大多虚拟现实技术的应用仅仅停留在校园一般性浏览的应用上,并作为基础平台进行大规模应用,效果非常好,业内反映强烈,通过了教育部和有关院校的技术鉴定。他们以学员为中心,构想了一些人性化的功能,以虚拟现实技术作为远程教育基础平台,在国内甚至在国际上也属罕见。他们大胆的实际应用,将开创一个崭新的里程,让人们感受到全方位的教学、校园文化,这正是我们所需要的真正的教育。
人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

人工智能发展简史

1. 萌芽期(1956年以前)

  自古以来,人类就力图根据认识水平和当时的技术条件,企图用机器来代替人的部分脑力劳动,以提高征服自然的能力。公元850年,古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年,也有歌舞机器人传说的记载,这说明古代人就有人工智能的幻想。
  随着历史的发展,到十二世纪末至十三世纪初年间,西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想,即通过符号体系,对对象的特征进行推理,这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽,因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究,虽因条件限制未能完全实现,但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
  进入本世纪后,人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年,年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中,就提出了著名的图林机模型,1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想,1950年他又在"计算机能思维吗?"一文中提出了机器能够思维的论述,可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1,后来又进行了改进,到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。此外,1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立,美国数学家C.E.Shannon信息论的创立,英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等,这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
2. 形成时期(1956-1961)
  1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志,从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组:如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组;Samuel和Gelernter的IBM公司工程课题研究组;Minsky和McCarthy的MIT研究组等,这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。
  1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序,当时该程序证明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的"数学原理"一书第二章中的38个定理(1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理)。后来他们又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三个阶段:
  (1) 先想出大致的解题计划;
  (2) 根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程;
  (3) 进行方法和目的分析,修正解题计划。
  这种思维活动不仅解数学题时如此,解决其他问题时也大致如此。基于这一思想,他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS(General Problem Solving)。另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。和这些工作有联系的Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文,也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作,如人的口语学习和记忆的EPAM模型(1959年)、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。
  1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作,这个程序可以像一个优秀棋手那样,向前看几步来下棋。它还能学习棋谱,在分析大约175000幅不同棋局后,可猜测出书上所有推荐的走步,准确度达48%,这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年这个程序曾战胜设计者本人,1962年还击败了美国一个州的跳棋大师。
在MIT小组,1959年McCarthy发明的表(符号)处理语言LISP,成为人工智能程序设计的主要语言,至今仍被广泛采用。1958年McCarthy建立的行动计划咨询系统以及1960年Minsky的论文"走向人工智能的步骤",对人工智能的发展都起了积极的作用。
  此外,1956年N.Chomsky的文法体系,1958年Selfridge等人的模式识别系统程序等,都对人工智能的研究产生有益的影响。这些早期成果,充分表明人工智能作为一门新兴学科正在茁壮成长。
3. 发展时期(1961年以后)
  六十年代以来,人工智能的研究活动越来越受到重视。为了揭示智能的有关原理,研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。几十年来,不仅使研究课题有所扩展和深入,而且还逐渐搞清了这些课题共同的基本核心问题以及它们和其他学科间的相互关系。1974年N.J.Nillson对发展时期的一些工作写过一篇综述论文,他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题,并分别对它们进行论述。
  这一时期中某些课题曾出现一些较有代表性的工作,1965年J.A.Robinson提出了归结(消解)原理,推动了自动定理证明这一课题的发展。70年代初,T.Winograd、R.C.Schank和R.F.Simmon等人在自然语言理解方面做了许多发展工作,较重要的成就是Winograd提出的积木世界中理解自然语言的程序。关于知识表示技术有C.Green(1996年)的一阶谓词演算语句,M.R.Quillian(1996年)的语义记忆的网络结构,R.F.Simmon(1973年)等人的语义网结构,R.C.Schank(1972年)的概念网结构,M.Minsky(1974年)的框架系统的分层组织结构等。关于专家系统自1965年研制DENDRAL系统以来,一直受到人们的重视,这是人工智能走向实际应用最引人注目的课题。1977年E.A.Feigenbaum提出了知识工程(Knowledge Engineering)的研究方向,导致了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题,也是这一时期较集中的研究课题,也取得不少成果。

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