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    人工智能背景下的離散數(shù)學(xué)教學(xué)模式探究

    2020-01-01 01:10:36董美霞
    數(shù)字通信世界 2020年2期
    關(guān)鍵詞:圖論離散數(shù)學(xué)領(lǐng)域

    董美霞

    (中山大學(xué)新華學(xué)院,東莞 523133)

    根據(jù)教育部數(shù)據(jù),人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)近兩年呈現(xiàn)高速擴(kuò)散的趨勢(shì),獲批該專業(yè)的數(shù)量從2016年的3所提升至2019年的512所,漲勢(shì)驚人。隨著全新的5G通訊技術(shù)的開(kāi)展,人工智能必將迎來(lái)大發(fā)展,因此借此良機(jī)開(kāi)設(shè)人工智能相關(guān)專業(yè)也是大勢(shì)所趨。此后高校關(guān)于人工智能的研究也不僅僅局限在研究生群體,對(duì)人工智能的研究也將普遍化和多層次化。

    1 離散數(shù)學(xué)與人工智能的關(guān)系

    1.1 離散數(shù)學(xué)是進(jìn)行人工智能研究的基礎(chǔ)

    人工智能是一門高精尖學(xué)科,其研究對(duì)象是計(jì)算機(jī),并將社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)融入其中,因?yàn)榧夹g(shù)的高端性也導(dǎo)致了其掌握知識(shí)的復(fù)雜性。人工智能背景下,人才的發(fā)展方向有兩條,第一條就是研究人工智能算法,第二條就是研究機(jī)械的自動(dòng)化。但是無(wú)論哪一條,都需要與計(jì)算機(jī)相聯(lián)系,在具備全面扎實(shí)的人工智能專業(yè)知識(shí)的基礎(chǔ)上,掌握較強(qiáng)的分析和建模能力。無(wú)論是社會(huì)人士想要進(jìn)行人工智能的研究或是立志未來(lái)從事人工智能行業(yè)研究的學(xué)生,都要打好數(shù)學(xué)和算法的基礎(chǔ),掌握線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)等數(shù)學(xué)理論知識(shí)。在離散數(shù)學(xué)的教學(xué)中的數(shù)學(xué)推理和布爾代數(shù)兩方面內(nèi)容,為進(jìn)行人工智能研究打下基礎(chǔ)。

    1.2 人工智能是離散數(shù)學(xué)教學(xué)的最新實(shí)踐

    人工智能領(lǐng)域的人才要求掌握的支持儲(chǔ)備非常龐雜,在掌握一門計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,如Java、C++或者Python的基礎(chǔ)上,數(shù)學(xué)是精通人工智能的關(guān)鍵。離散數(shù)學(xué)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)學(xué)科的重要分支,其包含了現(xiàn)代數(shù)學(xué)的集合論、圖論等知識(shí),并且也是計(jì)算機(jī)科學(xué)中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫(kù)理論的基礎(chǔ)??梢哉f(shuō)離散數(shù)學(xué)是人工智能、算法設(shè)計(jì)與分析、編譯技術(shù)等一切計(jì)算機(jī)專業(yè)課程的基礎(chǔ)。

    2 離散數(shù)學(xué)課程教學(xué)內(nèi)容與人工智能的必然聯(lián)系

    2.1 離散數(shù)學(xué)課程內(nèi)容與人工智能的關(guān)聯(lián)性

    離散數(shù)學(xué)的課程教學(xué)內(nèi)容是數(shù)理邏輯、圖論、組合分析、代數(shù)系統(tǒng)、自動(dòng)機(jī)等,其中每一部分內(nèi)容都或多或少與人工智能產(chǎn)生千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系,數(shù)論、圖論這兩個(gè)對(duì)離散數(shù)學(xué)重要的內(nèi)容都和人工智能存在關(guān)聯(lián)性。首先,因?yàn)閿?shù)學(xué)推理與布爾代數(shù)算得上是早期人工智能的技術(shù),因此在進(jìn)行課程教學(xué)的時(shí)候也要重視邏輯推理的授課。例如,人工智能專家就是在數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)上構(gòu)建完成。因?yàn)橛?jì)算機(jī)使用的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言就是一種形式語(yǔ)言,因此也要重視形式文法和自動(dòng)機(jī)理論的學(xué)習(xí)。再者,在人工智能時(shí)代,智能交通系統(tǒng)中的多點(diǎn)巡視、目標(biāo)收集追蹤主要不斷借助有向圖和無(wú)向圖刻畫,在人工智能領(lǐng)域的研究中,自然也要學(xué)好圖論這部分內(nèi)容。

    2.2 人工智能背景下離散數(shù)學(xué)教學(xué)轉(zhuǎn)變

    人工智能背景下,計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)更多,被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家”的維克托教授表示,未來(lái)大數(shù)據(jù)會(huì)采用全面分析處理的模式,而是不是隨機(jī)取樣,計(jì)算機(jī)分析也愈發(fā)精細(xì)化。同時(shí)研究方向也發(fā)生轉(zhuǎn)變,從以前的因果關(guān)系分析轉(zhuǎn)向相關(guān)關(guān)系分析。因此在大環(huán)境下,離散數(shù)學(xué)的教學(xué)重點(diǎn)也會(huì)發(fā)生變化,主要將集中在圖論、自動(dòng)機(jī)、數(shù)理邏輯等方面。而為了將教學(xué)與人工智能結(jié)合起來(lái),就要在人工智能大環(huán)境下對(duì)離散數(shù)學(xué)的教學(xué)課程內(nèi)容作出重新的定位和分析。

    3 人工智能背景下加強(qiáng)離散數(shù)學(xué)教學(xué)的重視的實(shí)踐方案

    3.1 教師提高認(rèn)識(shí),不斷學(xué)習(xí)改進(jìn)教學(xué)

    離散數(shù)學(xué)的內(nèi)容廣、概念抽象、定義多理論多、實(shí)踐少的特點(diǎn),和人工智能行業(yè)的研究是有一定區(qū)別的。因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域尚且處于萌芽和發(fā)展階段,需要不斷的摸索前行,因?yàn)榇饲斑M(jìn)行的理論研究較少,導(dǎo)致離散數(shù)學(xué)的教學(xué)存在沒(méi)有借鑒和參考的尷尬境地。因此為了提升離散數(shù)學(xué)的教學(xué)質(zhì)量,保證能迎合人工智能時(shí)代對(duì)人才的要求,就要求教師不斷汲取人工智能相關(guān)專知識(shí),為學(xué)生帶來(lái)更加權(quán)威的講解和深層次講解。高校也應(yīng)當(dāng)不斷充實(shí)教師團(tuán)隊(duì),讓青年研究生走上講臺(tái),用自己的實(shí)際研究經(jīng)驗(yàn)為學(xué)生打開(kāi)思路,保證學(xué)生學(xué)到的知識(shí)都是最前沿的。

    3.2 提升離散數(shù)學(xué)課程的實(shí)踐性,重視計(jì)算機(jī)思維培養(yǎng)

    作為計(jì)算機(jī)行業(yè)的全新領(lǐng)域,人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展更強(qiáng)調(diào)實(shí)踐。因此教師的教學(xué)過(guò)程中,也要重視離散數(shù)學(xué)教學(xué)的實(shí)踐性。將計(jì)算機(jī)思維與離散數(shù)學(xué)教學(xué)結(jié)合起來(lái),以提升離散數(shù)學(xué)課程的實(shí)用性為原則進(jìn)行課程的重新定位。人工智能涉及的領(lǐng)域多樣,金融、汽車、工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展,未來(lái)都離不開(kāi)人工智能,因此人工智能可以算是一門計(jì)算機(jī)類學(xué)科,也可以看成一門工學(xué)學(xué)科,因此在傾向的講解重點(diǎn)上,每所高校依然需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    無(wú)論是人工智能亦或是大數(shù)據(jù)、或者是計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教學(xué),離散數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)都是學(xué)好計(jì)算機(jī)理論的關(guān)鍵。毫不夸張地說(shuō),計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)決定了能在程序設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)研究中入門,但是數(shù)學(xué)功底深淺決定了未來(lái)能在人工智能領(lǐng)域走多遠(yuǎn)。為了能提升教學(xué)的有效性,教師在進(jìn)行離散數(shù)學(xué)課程教學(xué)之前,應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能相關(guān)課程做出正確的審視和評(píng)判,保證教師內(nèi)容是符合時(shí)代潮流的,是與時(shí)俱進(jìn)且真正能為人工智能專業(yè)人才發(fā)展所用的。盡管離散數(shù)學(xué)是傳統(tǒng)的邏輯學(xué),但是在構(gòu)建數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的橋梁上,離散數(shù)學(xué)卻能起到至關(guān)重要的作用。人工智能研究近兩年異軍突起,高校教育教學(xué)工作者也應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn),教授真正能為未來(lái)工作和發(fā)展所用的知識(shí),推陳出新更迭知識(shí),為學(xué)生提供最權(quán)威、最前沿的理論知識(shí)引導(dǎo)。本文謹(jǐn)為筆者個(gè)人觀點(diǎn),如有不同觀點(diǎn)歡迎社會(huì)各界專家學(xué)者予以批評(píng)指正。

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