摘自『e-learning大讲堂』第十七期 北京大学教育学院教育技术系博士贾积有主题报告：人工智能与教育的关系。

1.人工智能和人工智能科学

传统意义上，人工智能就是用人工的方法在机器（包括计算机）上实现的智能；或者说就是人们使用机器模拟人类和其它生物的智能,包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力、语言能力。由于人工智能是在机器上实现的，因此又称为机器智能。

广义上讲，智能理解为解决问题的能力，人工指任何人工形成的，可以达到解决问题目标的方法。所以说人工智能并不简单意味着对人类问题解决方法的模拟，而是指可以用来改善问题解决的任何合理的方法。

2.人工智能和教育的关系

人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。 人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面，并可以改进我们的生活。比如，应用到教育过程中，促进教育的工作效率（减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能）。  还可以产生新的教学模式。如网上学习共同体，合作学习等。

3. 人工智能和教育的区别

人类的教育是渐进的，连续变化的，逐步完善的；人工智能（目前的）是突变的，一次赋予的。

教育的成果是不可复制的，即同一个教学系统中不可能产生两个完全相同的受教育者；人工智能的成果是可以复制的，可以重复出现的。

教育是社会性的，（目前的）人工智能主要是面向单个机器的。

4. 人工智能研究领域和最新进展

人工智能要模拟人类和其它生物的智能,包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力、语言能力。当然这些能力是密切相关，不可截然分开的。不过对于某一方面的特别关注，产生了人工智能的主要的一些研究领域。比如，对感知能力和行为能力的模仿促进了机器人技术的发展；对记忆和思维能力的模仿促进了知识工程、人工神经网络、机器学习技术的发展；对语言能力的研究和模仿促进了自然语言处理技术的发展；等等。 

半个世纪以来，人工智能的各个领域都实现了很大突破，虽然离人们的期待还相差很远。比如，著名的数学家和计算机科学的奠基人图灵在1950年的COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE曾经斗胆预言，到20世纪末计算机就会通过图灵测试。但事实上呢？我们可以看一下1994年开始的年度LOEBNER竞赛的对话结果，就知道现在人工智能技术、特别是自然语言处理技术的突破多么有限了。

人工智能的研究领域主要有:

知识工程：如何从现实世界获取知识、如何将已有知识在计算机中合理表示、如何运用这些知识进行推理；机器学习：如何使用计算机来模拟人类学习活动；
自然语言处理：理解（听懂、看懂）和产生自然语言；
专家系统：模拟人类专家求解问题的思维过程，解决某一领域的各种问题；
机器人技术：模仿人类/动物的感知和行为能力；
人工神经网络：用硬件（如电路）和算法来模拟大脑神经系统的结构和功能；
问题求解：问题表示空间、搜索策略、规约策略。典型的是下棋程序；
AGENT技术：分布式人工智能，模仿人在社会环境中的行为：反应性、自治性、社交能力、自发行为。

5.人工智能在教育中的应用

人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育，其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。 

ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲，它是在保证学生和程序灵活性的方式下，应用人工智能原理和技术，组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作，而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准，是依赖本身的知识结构和近期活动事件，如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点，即能够实现与学生的自然语言对话。