Page 50 - 艺术设计教育创新研究
P. 50
艺术设计教育创新研究
Research on Innovation in Art and Design Education
理行为活动，他不能替代人类完成自然的生理活动行为如分娩和消化功能。但是
他可以帮助人类完成一些简单机械性的行为动作或思考逻辑。因而，在这篇研究
内容中的人工智能泛指基于人工智能技术下的应用方式和解决方案等，而不是单
纯的人工智能课程研究。
二、人工智能特征
（一）运用深度学习
深度学习是人工智能的技术属性。深度学习中算法的迭代促进了人工智能
的快速发展。深度学习是在机器学习研究框架下，通过多层次的算法计算叠加，
让机器拥有自我学习自我认知能力的学习方式。其信息传递方式类似人脑中神经
元相互传递的形式，后有学者称呼为，人工智能深度学习神经网络。深度学习神
经网络在应用层面的含义与深度学习的技术逻辑有着相同意义。深度学习领域的
应用，如围棋是一项考验运动员智力和思维艺术的体育运动，也是世界范围内最
复杂的策略类棋盘运动，谷歌研发的“阿尔法狗”就是通过不断学习棋谱的方式
进行知识迭代和传导，当柯洁与机器对战时柯洁要面对的是学过几千万张棋谱后
的“人”。
深度学习简单表述就是通过搭建数据层级将信息进行数据筛检最终达到最优
解的过程。智适应学习系统是人工智能深度学习在教育行业的最广泛应用，亚利
桑那大学通过对照实验发现，智适应学习系统可以对学生的数学课程通过率有明
显的提高。自然语言处理、模式识别等多方面的应用推动了计算机深度学习的发
展。苹果公司研发的“Siri”语音识别系统可以通过用户的语音输入来完成当日
天气信息查询、拨打紧急电话、社交等多项功能活动；小米公司研发的“小爱智
能语音助手”同样可以通过呼唤“小爱”来播放指定的内容；在 2018 年世界人
工智能大会上来自科大讯飞的“AI 会议”可以完成会议内容是实时转化，演讲
人在演讲的过程中他的内容通过电子现实大屏完成中英文的实时互译。
以上这些人工智能产品的转化都属于自然语言处理的范畴，通过传感器捕捉
声音信息再对捕获信息进行数据处理。在图像识别的应用领域较为广泛。例如，
2020 年春节期间字节跳动旗下的“抖音”平台推出了“名人洒下红包雨”“父
亲年轻时候的样子”等产品；2008年苹果APP store的程序应用“会说话的汤姆猫”；
微软研发的阿尔法元，通过频繁的与阿尔法狗进行对战练习，最终完成了“围棋
·42·
