摘要：隨著我國科學技術(shù)實力增強，人工智能技術(shù)作為新興的計算機科學出現(xiàn)在人們的視域中，以互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫為依托的人工智能設備不僅能為人們的生產(chǎn)、生活提供服務支持，還能輔助人們完成工作任務，提高工作效率?，F(xiàn)代科學視域下的人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出數(shù)理融合形態(tài)，學習人員不但要具備較強的邏輯思維，還要具備物理探究能力，能通過實驗現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)問題，運用數(shù)理知識解決問題。鑒于此，本文就數(shù)理基礎(chǔ)對人工智能技術(shù)學習的影響展開探討，并提出具體的研究思路，以供廣大讀者借鑒

關(guān)鍵詞：數(shù)理基礎(chǔ)；人工智能；學習；問題研究

一、“數(shù)理基礎(chǔ)”的概念及定義

探討“數(shù)理基礎(chǔ)”，首先我們要明確數(shù)理基礎(chǔ)的概念和定義。數(shù)理基礎(chǔ)是物理學、數(shù)學基礎(chǔ)知識的統(tǒng)稱，是描述學習個體數(shù)學、物理學知識應用能力的概念。人們習慣性認為：“數(shù)理化不分家，數(shù)學是物理、化學學習的基礎(chǔ)工具”。在人工智能技術(shù)學習中也是同樣的道理。任何理工學科都要以數(shù)學為基礎(chǔ)，運用數(shù)學符號、公式、定理、語言進行描述。從交叉學科領(lǐng)域來看，人工智能技術(shù)中的深度學習、智能編程、線性規(guī)劃、算法優(yōu)化等內(nèi)容都需要用數(shù)學公式進行運算，而虛擬存儲、神經(jīng)網(wǎng)絡分布、架構(gòu)優(yōu)化就要通過計算機模擬實驗探究優(yōu)化方法，需要用到物理學中的實驗探究思維，從實驗模擬角度出發(fā)找到計算機語言之間的邏輯聯(lián)系，進而優(yōu)化編程框架?？梢哉f數(shù)學、物理知識是人工智能技術(shù)實踐運用的理論指導，正是有了數(shù)學、物理的邏輯表示方法、探究思維，一些動態(tài)模擬實驗才能進行，為人工智能技術(shù)發(fā)展奠定實驗基礎(chǔ)。

二、人工智能的概念及特征

人工智能技術(shù)是計算機科學的重要分支，包括自然語言交互、數(shù)據(jù)管理、神經(jīng)網(wǎng)絡分布、可視化視覺傳達等內(nèi)容。學術(shù)界將“人工智能”定義為：“具有人體部分功能或全部功能的智能系統(tǒng)，能夠完成社會生活中大多數(shù)勞動”。如，菜鳥網(wǎng)絡智能分揀中心的分揀機器人、百度的無人駕駛汽車、大疆公司的智能無人機、科大訊飛的智能語音輸入法及智能翻譯系統(tǒng)等，這些都屬于人工智能系統(tǒng)。從目前自然科學的分布狀態(tài)來看，人工智能技術(shù)分為“強人工智能”和“弱人工智能”，強人工智能包括超級計算機、智能優(yōu)化算法、機器學習等內(nèi)容，弱人工智能包括家庭計算機、智能手機、可穿戴設備等。這一切與人工智能技術(shù)有關(guān)的機械設備最本質(zhì)的特征是基于數(shù)學基礎(chǔ)、物理學理論演變形成的信息交互和自動化處理功能，具有濃厚的“數(shù)理特色”。

三、數(shù)理基礎(chǔ)對人工智能學習的主要影響因素

（一）物理實驗探究思維和思辨意識

物理是理工學知識體系重要的組成內(nèi)容，包括理論物理、經(jīng)典物理等內(nèi)容，是現(xiàn)代科學技術(shù)發(fā)展的重要理論指導。在基礎(chǔ)物理領(lǐng)域，經(jīng)典物理體系及光學、電學、電磁學、熱學、力學是組成物理學的組織基礎(chǔ)，其中涉及到光學、電學、電磁學、熱學和經(jīng)典力學體系的實驗探究思維和思辨意識是學習人工智能技術(shù)常用的方法。包括智能編程、數(shù)據(jù)管理、軟件開發(fā)、架構(gòu)優(yōu)化與策劃都需要用到實驗探究思維，其中涉及到實踐的理論和知識必須通過計算機模擬實驗、軟件測試、智能集成等方法進行優(yōu)化，通過找到信息影響因子，去除影響因素來制定解決方案，優(yōu)化系統(tǒng)。思辨意識是實驗探究思維常用到的研究方法，通過從正、反兩方面對比物體的形式、特征、屬性、原理找尋物體所具有的特性，分析物體特性形成的原因，找到內(nèi)部的組織規(guī)律。人工智能領(lǐng)域中思辨意識的運用是基于計算機系統(tǒng)和中央處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈對接的探究方法，用于判定智能系統(tǒng)的特性和原理。

（二）數(shù)學中的符號語言、邏輯架構(gòu)

數(shù)學、物理是理工學科學習的重要工具，人工智能技術(shù)屬于交叉性學科領(lǐng)域，是融合計算機科學、軟件工程、智能開發(fā)、大數(shù)據(jù)技術(shù)于一體的綜合性學科。其所包含的學科中大多數(shù)為理工類學科，而數(shù)學、物理作為理工學科的重要基礎(chǔ)工具，在人工智能學習中有著重要作用。首先數(shù)學語言、邏輯架構(gòu)、線性規(guī)劃等內(nèi)容是人工智能算法編寫與測試的重要理論支撐，算法優(yōu)化必須要以基礎(chǔ)數(shù)學語言為依據(jù)，通過不斷優(yōu)化計算機算法的邏輯架構(gòu)，讓人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運行。

（三）數(shù)學的抽象思維

數(shù)學是描述抽象實物變化規(guī)律的學科，對幫助人們探究不同抽象物體之間的聯(lián)系及內(nèi)在規(guī)律有著重要意義。在人工智能領(lǐng)域，數(shù)學抽象思維是學習知識必須用到的方法。從計算機描述對象入手，通過抽象分析、量化對比找到描述對象之間的邏輯關(guān)系，用計算機語言表示出來是人工智能領(lǐng)域運用數(shù)學邏輯思維探究方法的重要形式。抽象思維是介乎人體理性情感和想象精神之間的學習思維，主要探究實物的本質(zhì)和規(guī)律。人工智能視域下的抽象思維是描述計算機系統(tǒng)、智能硬件關(guān)系的學習思維，通過對比、演繹等方法找到不同軟硬件集成單元間的聯(lián)系，為系統(tǒng)設計目標的實現(xiàn)提供理論引導。

綜上所述，數(shù)理基礎(chǔ)是人工智能技術(shù)學習的基礎(chǔ)，是學習者應具備的基本理論知識。只有學習者樹立抽象思維、運用實驗探究方法，從對比、演繹角度出發(fā)才能深入了解人工智能知識、技術(shù)和學習方法，找到學習規(guī)律，讓自身形成完備的技術(shù)素養(yǎng)。

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作者簡介：劉志成（2000.04.05）男，籍貫：北京市海淀區(qū)，學校：北京航空航天大學實驗學校中學部。