来源：高校人工智能与大数据创新联盟
目前，随着新工科专业建设的持续推进，国内高校在人工智能、机器人工程、大数据等新工科专业建设方面不断取得进展，在教材、课程及培养方案等方面不断梳理和探索新的人才培养模式。在教育部产学合作协同育人等项目驱动下，各单位和高校不断产出新成果。其中，人工智能教育作为新工科专业建设中的重要方向和新兴领域，越来越受到各方的重视。与此同时，我们也应该看到，人工智能教育目前还局限于人工智能专业教育。随着人工智能技术迭代加速发展，人工智能技术渗透到全社会各个领域和行业，人工智能教育不仅要面向新工科专业培养专业人才，更应面向所有专业培养具有人工智能思想意识和素养的复合型人才。人工智能教育的目的不是大批量培养能力类似的工程技术人才，而是应面向未来智能时代，培养适应未来智能时代社会主义需要的具有人工智能创新思维和人类命运共同体理念的新一代人才。
作为哈工程与安谋科技有限公司（arm中国）产学合作成果，哈工程莫宏伟教授等新近出版的《人工智能导论》（人民邮电出版社，2020年7月）希望面向所有渴望了解和学习人工智能的学生和人士介绍人工智能。已有的人工智能教学内容和教育方面比较集中在机器学习等少数技术方面。该教材是莫宏伟教授在20年人工智能教学科研经验基础上，梳理出新的人工智能知识体系，目的是让大家了解和学习人工智能的全貌。这本《人工智能导论》教材以及配套的慕课内容体系不仅全面反映了人工智能主流思想、概念、方法和前沿技术，也有区别于传统人工智能导论类和相关教材的特色和亮点。
新知识体系的《人工智能导论》特色和亮点是什么？
在该导论的序言中指出，人类是特别善于构想未来的动物。人类希望机器在未来变得越来越聪明，甚至像人一样聪明。20世纪50年代“人工智能”这一科学领域诞生，才使得人类创造聪明机器的思想逐渐变成现实，人类也由此开启创造“智能机器”的新征程。
如今，60多年已经过去，科学家们并没有创造出像人一样智能机器，但在人工智能发展过程中，衍生出许多使机器拥有一定智能的理论、方法和技术。该书特色在于，区别于传统的人工智能类教材，该书总体内容分为四大部分，六个架构。第一部分思想基础（第1、2、3章)，包括序论、哲学基础和脑科学基础，主要讲解智能、人工智能的定义，人工智能的哲学思想内涵，以及与人类智能密切相关的脑科学知识。第二部分人工智能技术（第4、5章）,主要介绍以人工神经网络和机器学习为代表的典型和主流技术。第三部分机器智能（第6-11章）,将人工智能所涉及的方法和技术概括为感知智能、认知智能、语言智能、机器人（行为智能）、混合智能、类脑智能等六大方面，介绍图像处理、知识表示与知识图谱、自然语言处理、脑机接口与混合智能以及类脑计算等人工智能经典与前沿理论、方法和技术，经典与前沿相结合。第四部分（12章）介绍了人工智能伦理和法律相关问题。该书还提供了多个附录内容，帮助读者拓展学习和理解有关人工智能数学、编程以及人工智能伦理规范方面的知识。
该书的亮点之一提出大历史观下考察人工智能的本质和意义，理解宇宙、人类与人工智能的关系，主张站在人类命运共同体的高度来学习和认识人工智能。亮点之二是将机器创造作为机器智能的一项中重要特征，使读者能够认识到深度学习等技术促使机器产生了不同于人类自然进化而来机器智能。亮点之三是将人工智能伦理和法律首次写入教材中，有助于学生树立正确的人工智能伦理规范和理念。亮点之四是提倡和主张全学科、全专业人工智能教育，不仅新工科、理工科专业学生要学习人工智能，医、管、农、商、财贸以及高职院校等专业的学生都应从导论入手，学习和理解人工智能，为迎接未来人工智能挑战做好准备。
课程思政方面，可以从人工智能发展历史、深度学习、类脑计算等方面挖掘和介绍华人和国内著名人工智能学者、专家在人工智能理论和技术方面的做出的卓越贡献，激发学生的爱国热情。从人类命运共同体理念出发，学习和掌握人工智能技术，为国家和人类服务。人工智能伦理教育要培养学生树立正确的社会主义制度下人工智能伦理理念。人工智能在国内各行业广泛应用也促使学生认识到社会主义制度的优越性。
如何全面学习理解人工智能？该书内容可以从以下五个层面来学习和理解。
一、大历史观下的智能进化
人工智能和机器智能都是人类智能在体能和智能方面的延伸。它们也都是宇宙演化和人类进化的产物。从宇宙智能进化大历史层面理解人工智能，有助于人类更加深刻地认识人工智能的存在本质和价值。
二、哲学思想
要理解人工智能，首先要理解生命和智能的本质，智能与意识的本质，以及“机器是否能够思维”等等问题，人工智能的根本问题还是物质与意识的关系这样的哲学核心问题，因此还需要哲学上的深刻认识和思考。
三、文明与社会发展
人工智能的方法和技术已经广泛用于社会生产、生活的各个方面，成为提升社会生产力的新动力、新引擎，它将是促进人类社会向更高的文明阶段迈进的阶段。
四、多交叉学科
学习人工智能，不仅仅是要了解已有的人工智能方法和技术，更重要的是，要理解已有的技术都是来自多个学科交叉研究的成果，未来的人工智能技术也一定是哲学、数学、脑科学、物理学以及计算机科学等多学科交叉协同的结果。
五、工程技术
人工智能技术应用是为了创造经济和社会价值，但这不等同于人工智能本身和本质，也不是人工智能发展的终极目标。人工智能的发展应在上述四个层面基础上社会各方协作起来发展更先进的、促进人类文明进步的新技术，而不是追逐短期经济效益和利益。
从上述各方面，该教材可以作为传统人工智能教材和教学内容的基础和补充，在此基础上开展各种具体的人工智能技术教学，将有助于提升人工智能教育教学质量和水平。
出版信息：
人民邮电出版社：https://www.ryjiaoyu.com/book/details/9182
百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AF%BC%E8%AE%BA/53099978?fr=aladdin
与教材配套的《人工智能导论》慕课
由莫宏伟教授主讲，其团队建设的全新知识体系的《人工智能导论》慕课2019年入选哈工程精品课程建设。自2020年3月上线以来，已有30所大学、1万多名学生和爱好者学习该课程。其中关于人工智能认识观点引发9万条互动评论。
课程教学目标
一、从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵。
二、利用人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
三、激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+专业学习、创新创业、竞赛、课程设计等奠定基础。
四、系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能与机器创造的巨大作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
五、使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来智能社会发展需要的人工智能素质。
课程对象
该课程与教材配套，可作为高等院校人工智能、大数据、机器人工程等新工科专业以及计算机科学与技术、电子科学与技术、控制工程与科学、智能科学与技术、机械、数学等各个传统理工科专业的本科生与研究生的课程教材，也可供哲学、经贸、管理、金融、财会、法律、人文社科等非理工科专业的学生学习使用，还可作为从事自然科学、社会科学、科学普及以及人工智能交叉学科研究的科研人员、学者及爱好者的参考学习课程。
慕课资源
A.教学视频慕课资源内容包括各章节教学知识点，一共12章60节。每节按照主要知识点录制有10分钟左右慕课视频，共60段视频。
B.测试题每节提供2道测试题，每章结束提供20道测试题，期末考试题200道，题型为选择题、判断题等。
C.教学资源课程提供了人工智能技术基础、人工智能哲学、脑科学、感知智能、认知智能、混合智能、类脑智能、人工智能应用、人工智能伦理等相关论文122篇、视频40段、图片（智能机器人、服务机器人、工业机器人、无人机等图片200余张）、PPT课件（28份）、程序（30个机器学习等案例）、辅助教材（4套）等多种形式的教学资源，共400余份，并不断更新，供学生课前预习、课中讨论学习、课后拓展学习。
D.网络平台本课程利用中国大学MOOC、智慧树等网络课程平台作为远程教学平台。
智慧树课程网址：https://course.zhihuishu.com/coursePreview/videoList?courseId=2053394。
作者风采
莫宏伟，1973年5月生，哈尔滨工程大学智能科学与工程学院教授，博士生导师。哈工程-安谋(arm)中国ADIEK嵌入式人工智能实验室主任，黑龙江省多学科协同人工智能技术与应用重点实验室主任。
中国人工智能学会自然计算与数字城市专业委员会（发起人，副主任（2009-2015））理事，全国高校人工智能与大数据创新联盟常务理事，黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会（筹）发起人、代理事长，黑龙江省生物医学工程学会理事。黑龙江省医师协会智慧医疗分会理事。黑龙江省人工智能产业联盟副秘书长。2019年作为“黑龙江省新一代人工智能产业发展意见”（2019-2030）起草小组核心专家。2020年3月哈尔滨市新一代人工智能创新发展试验区规划专家组专家。科技部新一代人工智能2030重大专项评审专家。黑龙江、福建、广西等多个省份自然科学基金评审专家。
2008年第16届中国神经网络大会组委会主席，秘书长。2013年第5届国际群体智能会议（ICSI）会议主席。2017国际生物启发的计算理论与应用（BICTA2017）会议主席以及40多个国际会议程序委员会委员。《电子学报》、《智能安全》等多家国际国内期刊编委。IEEETran on Industrial Informatics 2018 专刊《医疗卫生中的大数据处理》副主编。
徐立芳,1973年12月生，哈尔滨工程大学模式识别与智能系统专业博士，哈尔滨工业大学仪器科学与技术专业博士后。长期从事智能控制、工业自动化技术方面的教学工作。主要研究方向：机器人、感知智能、人工神经网络、机器学习、本体、进化计算。发表论文20余篇，授权发明专利6项。主编、参编人工智能系列教材5部。出版专著2部。主持、参与国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金、总装预研项目等10余项。获得省级科技进步奖1项。
《汇编》大16开本精装，共七个篇章，1111页，125万字。首次收录全国156家高校人工智能、大数据、区块链学院(专业)基本信息、办学特色、师资力量、培养方案、课程体系、实验室建设等多项内容。55位专家麻辣点评，直面问题。《汇编》极具收藏价值。
全国高校人工智能与大数据创新联盟积极组织材料、牵头编制了《全国重点高校发展规划与信息化建设报告》（2016～2020）（简称：报告，150万字，75所重点高校）
全国高校新增本科专业名单大全，615页，是业界第一本全面汇总普通高等学校新增本科专业备案和审批结果的“黄页”，全面反映2010年～2019年，我国普通高校新增专业名称及专业调整方向。