發布時間：2023-09-06 17:05:10
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【關鍵詞】法理學/法律推理/人工智能
【正文】
一、人工智能法律系統的歷史
計算機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關系：“我們要造成這樣一個結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務印書館1977年版，第54頁。）
如果連抽象的哲學推理都能轉變為計算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。盡管理論上的可能性與技術可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術的發展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問題的研究向特殊領域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發式探索技術開發的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。
20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統”之后，“計算機數學家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領域專家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）
1970年Buchanan&Headrick發表了《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務的計算機程序，區別和分析不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實際聯系，并僅依這種關聯的相似性而得出結論。JeffreyMeld-man1977年開發了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實模型相似的其他案件。考慮到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關注，并且包括了各種水平的分析推理方法。
專家系統在法律中的第一次實際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）
我國法律專家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統工程的任務與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現代科學技術》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學技術與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統的研發起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了成果。在法律數據庫開發方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發了《實用刑法專家系統》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統用戶手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。
專家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復雜的實際問題，而不是規則簡單的游戲或數學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應用領域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調與問題的特殊性無關的普適性推理和搜索策略。
法律專家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實發揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數專家系統目前只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進入了以知識工程為主要技術手段的開發時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門更加高級的人工智能技術。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產生專家功能的信念。以知識工程為技術手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統的研制產生一個質的飛躍。
人工智能法律系統的發展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關系的復雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領域的征服，來證明知識的每個領域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。
二、人工智能法律系統的價值
人工智能法律系統的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：
一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關的非常細致的技術方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來分析已有判例與現實案件的相關性程度。但法學家們在假設的性質問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現實案件的情況下，以假設的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設。這種用人工智能方法來處理假設的辦法，就使復雜問題變得十分簡單：假設實際上是一個新的論證產生于一個經過修正的老的論證的過程。總之，人工智能方法可以幫助法學家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。
二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理。”（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動進行數理分析，將法理學、訴訟法學關于法律推理的研究成果模型化，以實現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過程和規律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統的推理過程、方法和結論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻。”（注：BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）
三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動。
四是促進司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執行統一標準時會產生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創造性的特點，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些現象。
五是輔助法律教育和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專門知識和法官群體的審判經驗，如果通過軟件系統或計算機網絡實現專家經驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發揮多方面的作用。例如，(1)在法學院教學中發揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業學生鞏固自己所學知識，并將法律知識應用于模擬的審判實踐，從而較快地提高解決法律實踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經驗，在審判過程的跟蹤檢測和判決結論的動態校正中增長知識和才干，較快地接近或達到專家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時獲得有關法律問題的咨詢建議，彌補因知識結構差異和判案經驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質，增強法律意識。
六是輔助立法活動。人工智能法律系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內容形式化，幫助立法者發現了該法在預見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能應用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發現一些立法漏洞，避免一個法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。
三、法理學在人工智能法律系統研究中的作用
1.人工智能法律系統的法理學思想來源
關于人工智能法律系統之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統的發展所產生的一些直接影響。
第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產生奠定了理論基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國分析法學的傳統，主張“法律推理應該依據客觀事實、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決。”（注：（美）史蒂文·J·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學家看來，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果。”（注：朱景文主編：《對西方法律傳統的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，恰恰為人工智能法律系統的開發提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發了JUDITH律師推理系統。在這個系統中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變為現實。
第二，法律現實主義推動智能模擬深入到主體的思維結構領域。法律形式主義忽視了推理主體的社會性。法官是生活在現實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結構的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點。法律現實主義對其僵化性進行了深刻的批判。霍姆斯法官明確提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經驗”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經驗，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開始考慮，如果思維結構對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過建立思維結構模型來設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協調程序、說明程序分別對網絡結構中的輸入和輸出信息進行動態結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評價、理由闡述）的基礎上，又通過聯想程序被有機聯系起來，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）
第三，“開放結構”的法律概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關系。有時候從一個法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實主義法學所說的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現規則統治之根本原則，并動搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；既拒斥法官完全按自己的預感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“開放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開放結構”，邏輯推理可以幫助法官發現問題的陽面，而根據社會政策、價值和后果對規則進行解釋則有助于發現問題的陰面。開放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎上，運用開放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯想技術而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規則的技術來解決；二是將疑難問題同“開放結構”的法律概念聯系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。
第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現目的之“后法治”理想。美國法學家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關于美好社會的最高理想，因為實質正義不是經過人們直接追求而實現的，而是通過追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源。”（注：（美）諾內特、塞爾茲尼克著：《轉變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內容明確、固定的規則，無視社會現實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，是關于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價值，也許是制造智能法律系統的關鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發現對人類生存和發展至關重要的價值。因此，關于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數。
2.法理學對人工智能法律系統研制的理論指導作用
GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統必須適應一些法理學理論，因為一切法律專家系統都需要提出關于法律和法律推理性質的假設。從更嚴格的意義上說，一切專家系統都必須體現一種結構理論和法律的個性，一種法律規范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統的研究，不僅需要以法理學關于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學獲得關于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數學模型并編制計算機應用程序，從而在智能機器上再現人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務是研究如何吸收法理學關于法律推理的研究成果，包括法理學關于人工智能法律系統的研究成果。
隨著人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術在法律領域的開發項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統開發的開始階段被遵守或給予有效的注意。”“法理學對法律推理和方法論問題的關注已經有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應用與分析模型相結合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問題。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問題上，法理學的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。
四、人工智能法律系統研究的難點
人工智能法律系統的研究盡管在很短的時間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發展也面臨著許多困難。這些困難構成了研究工作需要進一步努力奮斗的目標。
第一，關于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著關鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構的需要。麥卡錫說：“在開發智能信息系統的過程中，最關鍵的任務既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關法律領域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內法領域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過程分為兩個步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實來執行某條法律規則，并在新案件事實輸入時對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過，法律知識表達的進展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。
第二，關于啟發式程序。目前的法律專家系統如果不能與啟發式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經驗性以及推理結果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時作出猜測和假設，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發式程序應用于系統開發方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。
第三，關于法律自然語言理解。在設計基于規則的程序時，設計者必須假定整套規則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規則呈現出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問題的任何一種回答都可根據上下文關系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專家系統的成功在很大程度上還依賴于自然語言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業術語規范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系統的開發策略和應用前景
我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。
依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結構、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過不同的結構來實現之功能模擬理論。
從功能模擬的觀點來確定人工智能法律系統的研究與開發策略，可作以下考慮：
第一，擴大人工智能法律系統的研發主體。現有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統研發工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結合的研發群體。在系統研發初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統研發的整體戰略和分階段實施的研發規劃。在系統研發中期，應通過網絡等手段充分吸收初級產品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發工作在理論研究與實際應用之間形成反饋，將開發精英與廣大用戶的智慧結合起來，互相啟發、群策群力，推動系統迅速升級。
第二，確定研究與應用相結合、以應用為主導的研發策略。目前國外人工智能法律系統的研究大多停留在實驗室領域，還沒有在司法實踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡單的軟件系統，如果不經過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產研結合的道路，堅持以應用開路，使智能法律系統盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。
第三，系統研發目標與初級產品功能定位。人工智能法律系統的研發目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統。可與計算機廠商合作生產具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開發的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。
第四，實驗室研發應確定較高的起點或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術手段的人工智能法律系統開發已經歷了如下發展階段：(1)主要適用于簡單案件的規則推理；(2)運用開放結構概念的推理；(3)運用判例和假設的推理；(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡單案件的規則推理為初級市場產品，那么，實驗室中第二代產品開發就應瞄準運用開放結構概念的推理。同時，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開發與聯想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價相關判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區分判例；(4)建立假設并用假設來推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設計的產品，是否簽署了讓與協議，等等。一個系統設計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業秘密法判例，還可能援引侵權法或專利法的判例，這決定了緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過要素等簡單的法律術語使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎研究，也不宜確定過高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發展水平。
第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優點是能作價值推理，使法律問題的解決適應社會的變化發展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務于國家的法治建設。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開發的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質法律人才進入法官隊伍。
未來的計算機不會完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機器統一體的出現則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預見，人工智能將為法律工作的自動化提供越來越強有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網絡所及的范圍內承擔起諸如收債、稅務、小額犯罪訴訟等職能。自動法律推理系統將對訴訟活動發揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結論得出的正當性；在解決相互沖突的規則、判例和政策問題時提示可能出現的判決預測；等等。正如網絡的出現打破了少數人對信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對法律知識的壟斷，極大地推動法律知識的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質，使法律真正變為群眾手中的銳利武器。
根據張亞勤透露，微軟正在進行多個人工智能研究項目，“小冰”則是云計算、機器學習、深度神經網絡等課題的階段性成果。不久的將來，機器就可以對主人察言觀色。
如果人工智能研究不以解決具體問題，如診斷疾病、模態識別，而以超過人類為目標，那就應當先搞清兩大根本性問題。
第一，搞清人類的思維方式。張亞勤承認“人類可能永遠都不會知道大腦詳細的構成和工作原理，也無法完全模仿大腦的運算，”但是他認為“由于海量數據、大量計算，以及結合合理的算法所達到的結果甚至是可能超越人腦的。”張亞勤的觀點很有代表性，弊病是目標不明、路徑不清。
目標不明，試圖超越自己不能理解的東西，難免會出現顏回遇到的情況“仰之彌高，鉆之彌堅，瞻之在前，忽焉在后。”
路徑不清，沿二進制邏輯運算之路難以超越人類智慧。現有人工智能大廈是建立在二進制邏輯運算之上的。計算機歸根結底只能認別0和1，就象小朋友，把電影里的角色分為“好人”和“壞人”。假如某星球的“世界杯”，每場比賽有三支球隊同時上場，那里的生物一定比地球人更智慧。人類的思維是生化反應，不會象電腦一樣只有“高電位”和“低電位”兩種狀態。生物芯片取代半導體硅片的生物計算機和量子計算或許能夠超過人類，但希望不一定屬于是微軟、谷歌這些今日的巨頭。
第二，決定賦予還是預先阻止機器獲得“求生本能”。所謂求生本能就是對自己生命的愛，從這種愛可以衍生出貪婪、恐懼等情感。從小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驅動力就是人類的求生本能。
一方面，信息技術有助于提升律師職業的市場競爭力。對于律師業而言，其市場競爭力的體現主要有以下三個要素：一是本所律師的職業水平，即迅速發現爭議焦點、尋求解決路徑并尋找證據和法律支持的能力；二是律師事務所的行政管理水平，即是否能保證律師事務所工作有條不紊地進行、是否有能力篩選出優秀的年輕律師、是否能夠合理地實施獎懲制度；三是招攬客戶的能力，即是否能夠對客戶進行合理定位、是否能夠滿足客戶個性化的需求。而上述三個要素的提升與發展，都在很大程度上有賴于信息技術的提高。就律師的職業水平而言，各類數據庫的建立能夠幫助律師更好地檢索法條與案例，從而提供更多樣的論證方式和更充實的論證內容；就律師事務所的管理水平而言，人才庫和案例庫能幫助律師事務所建立更完善的人才管理制度和案例規整制度；從招攬客戶的角度而言，人工智能的運用、新型服務方式的推出能夠幫助律師事務所更及時地了解客戶的動態和想法，并為客戶提供更多個性化的服務。另一方面，信息技術的發展也會對傳統律師職業的組織形式和行為模式產生沖擊。
由此，當下，信息技術正在改變著律師職業的方方面面；未來，信息技術將會對法律服務業產生更為深遠的影響。
智能法律檢索系統
智能法律檢索系統包括法律、法規的檢索、案例的檢索及法學期刊的檢索，相比傳統的檢索模式，智能法律檢索系統能夠幫助律師在最短的時間內檢索到較為完善的資料。
法律、法規的智能檢索主要表現為通過對關鍵詞的搜索在數據庫中檢索相關法律法規，并由此了解其相關條文內容。無論對于訴訟律師還是非訴訟律師而言，法律檢索都是其從業的基本功。運用數據庫查詢法律法規的方式在律師從業過程中十分常見，例如，通過北大法寶的法律、法規檢索數據庫，律師不僅能夠迅速、準確、清晰地定位到其所需要的條文，還能在頁面中查詢到該條文的有效性、起廢止時間、頒布機關、法律解釋甚至是其在相關判決中的適用等內容。而通過對Westlaw的搜索，律師可以更加方便快捷地了解域外法律。
案例的檢索主要表現為通過關鍵詞對生效裁判文書進行檢索，以了解相關法院對于類似案件的解讀及法律條文在司法實踐中的理解與適用。例如，律師可以在中國司法裁判文書網中輸入案由、審級、審判時間、適用法律等關鍵詞，對已經生效的裁判文書進行檢索，從而了解審判機關對于類似案件的論證邏輯，并以此為基礎制訂最佳的辯護策略。而LexisNexis在美國甚至已經做到了對訴訟過程的實時記錄，從案件的前期討論到法庭記錄，再到最終案件的調解、和解都能得到追蹤，對訴訟策略和非訴訟業務模式都帶來了巨大的改變。
法學期刊的檢索主要表現于通過關鍵詞對法學期刊中的學術論文進行檢索，其主要適用于審判機關對于案件理解差異較大，或者審判機關未就類似案件作出過判決，或者理論界對于現有司法適用方式存在批判，而這種批判意見對于律師而言更為有利的情形。當然，其同樣可以適用于律師用于自我充電的情形。例如，通過對于中國知網、萬方、維普等期刊數據庫的搜索，律師可以迅速地了解到國內學者甚至是一些司法實踐人員對于法律適用、法律解釋等問題的深入觀點及論證方式。而通過HeinOnline，律師可以了解國外學者對于某些法學觀點的具體闡述。盡管法學家的論述并非為我國的正式法源，但實踐中，其仍對于審判機關具有重要的參照意義。
在未來的律師執業中，隨著業務量的增大和律師工作飽和度的上升，法律檢索的功能將會進一步智能化，其使用頻率將會進一步增加，而律師將通過這種方式更有效地提升工作效率。
在線法律指導
在線法律指導是指通過網絡獲取法律咨詢、法律實踐甚至是法律建議，其主要表現為課程指導和業務指導兩種方式。
在線課程指導主要表現為律師通過遠程教育的方式對法律課知識進行再學習，從而有助于形成一個體系化的知識架構。一般而言，各大高校的法學院、法學研究會甚至部分律師事務所都會依托網絡平臺開展一些面對公眾的課程活動或演講活動。例如，在Coursera平臺上，包括賓夕法尼亞大學、倫敦大學、北京大學等國內外知名大學的法學院均有自己的法學課程平臺，用戶可以通過網上注冊參與課程學習，并通過聽課、回答課后問題、提交作業、完成測試的方式獲得學分。
在線業務指導是指通過在線咨詢的方式詢問其從業過程中所遇到的具體業務問題，并獲得專業指導機構的解答，從而提高其工作效率和準確性。例如，美國的Legalzoom公司，其主營業務就是為難以支付高昂律師費用的中小企業提供法律文書服務，這項業務的收入占到了公司總收入的78%。2012年該公司已在紐交所上市，成為最受矚目的法律服務公司之一，而根據此成功經驗，相信未來，類似的法律服務電商將會有更廣闊的發展空間。
在線法律指導對于未來律師職業而言是一把雙刃劍：一方面，律師自身可以通過在線法律指導更快捷地獲取專業知識，提高業務水平，這也是近年來，律所將在線學習納入律師培養體系的原因之一；另一方面，客戶也能夠通過在線法律指導獲取法律知識，從而減少其在法律服務上的開支，而這對于初級法律服務提供者而言，是極具沖擊性的。
電子化的法律服務市場評價體系
電子化的法律市場法律服務市場評價體系是客戶通過網絡化的方式對律所進行評價的公示平臺。客戶在獲得律師或律師事務所的法律服務后，可以對其服務質量進行量化的考量，包括對其服務進行評分或者作出具體的評價，而這種評價將被以電子化的形式記錄并公開，以作為其他客戶在選擇律師或律師事務所時的重要參考標準。
這種技術的實現極具可行性，事實上，類似的評價體系業已出現在對于餐飲行業的評價中，例如我國的大眾點評網、美國的Yelp等。而在目前的法律領域，除去個別法律類論壇對于律所的討論專題和一些官方機構或社會團體組織對律所或律師的排名活動外，似乎并未形成一個成形的評價體系。但這種評價體系的存在確有必要性，因為對于客戶而言，篩選律師或者律所是一件十分耗費成本且具有風險的事情。這是因為，律所數量眾多，且側重領域不同，而對于客戶而言，在短時間內了解一家律所的業務能力并不現實。而電子化的法律服務市場評價體系的建立，能夠使客戶迅速地對律所進行分類定位，并通過同類客戶的歷史評價對律所進行篩選。
而對未來的律師職業而言，電子化法律服務市場的建立無疑對律師提出了更高的要求。這是因為，對于客戶而言，縱然業務能力的高低、法律素養的好壞應當是其評價律所的標準之一，但缺乏法律知識的客戶對于這一點恰恰欠缺鑒別能力。因此，其更關注于是否幫其解決了實際問題，解決問題的速度是否迅速，回答問題的態度是否良好等多個方面，并以此作為對于律師的評價標準。由此，一旦這種評價體系建立，未來律師不僅需要提升自己的業務能力，更需要提高自身的溝通能力和交際能力。
封閉性的法律社群
所謂封閉性的法律社群是指部分興趣相同或專業領域相同的律師在一個封閉的社交群內進行專業性的業務交流，以促進業務能力的增長。目前，律師參與法律社群的情形在國內外都較為常見。
其中，最為典型的是LinkedIn，這是一個作為“舶來品”的社群，國外的一些律師或律師事務所都習慣于建立個人主頁，以為同行業人員和潛在客戶提供一個了解其發展動態的平臺。此外，還有Quora的平臺，這是一個問答類的社交平臺，律師能夠通過這個平臺在網絡上就其所關注的問題進行發問和回答。另一個較為成功的例子是Legal OnRamp，這是一個促進企業律師間交流合作的平臺，目前已成功吸引了四十多個來自不同國家的律師。企業律師可以通過這個平臺分享學術論文、法律文件、會議紀要等文件，并借此獲得更多的專業知識。事實上，法律社群對于從事非訴訟業務的企業律師而言更具有吸引力。這是因為，相較訴訟律師面臨的紛繁復雜的個案，非訴訟律師所面對的事務更加程序化和模板化，因此，書面文件的分享對其而言也更有實際意義。
對于未來的律師職業而言，法律社群的出現不僅為律師提供了一個同類服務的比價平臺，也增進了律所間相互合作的可能性，這也給了中小律所一個通過聯合的方式與大型律所爭奪市場的機會。
人工智能的運用
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬，通過人工智能技術的運用，律師事務所能夠更快捷地判斷客戶所遇到的法律問題，或者，能夠直接通過人工智能的方式對客戶常見問題進行一個初步的解答。
事實上在產品領域，人工智能的運用已經較為成熟。典型的例子如蘋果產品網站，其會根據其產品的性能、外觀、容量等參數設計一系列的問題對使用者進行發問，并通過使用者的回答為客戶挑選合適的產品。而人工智能在法律領域的應用卻受到了行業內許多人的懷疑，這種懷疑大抵是因為具體案件的復雜性并非計算機語言所能處理。但事實上，通過大數據的支持和對自然語言中關鍵詞的提取，現有的人工智能技術已經能夠做到將客戶的自然語言轉化為計算機語言并進一步轉換為法律語言，從而對案件類型作出一個基本的劃分，方便客戶選擇相關領域的律師為其提供法律服務。這一技術的實現將在極大程度上減少客戶篩選律師的時間和成本。
當然，也有人認為，當人工智能發展到一定程度，其能夠具備解決一些初級法律問題的能力。例如，提供合同模板、提供相關法律條文等，由此，初級律師市場將受到極大的沖擊，我們對于法律程序的普遍認知也將被改變。
電子化辦公及人才庫建設
高效的工作流程涉及有利于律師事務所工作的良好發展，而合理的人才管理及人才培養機制有利于律師事務所更好地建立其律師隊伍，以提高其核心競爭力。
在工作流程方面，盡管目前律師大多還習慣于依賴紙質文件，但高效、快捷且更易保存的無紙化工作流程應當會是未來律師事務所發展的趨勢。具體而言：首先，由初級律師對案件所涉爭議點及相關條文進行梳理，形成初步的意見書并抄送同組律師；其次，由高級律師對案件的辯論邏輯提出建設性建議，并將該意見與同組律師共享；最后，在案件完成后，對所有的案件材料進行電子歸檔以便日后查詢。這種技術的實現能夠促進律師工作的規范化，而共享、公開的工作方式則更能夠促進律師在工作中的謹言慎行。
就人才管理而言，人才庫的建設應當是未來律師事務所人才管理的重點。通過這一技術的實現，律所將為每一個參與過該所考核、實習、工作過的法律人建立人才檔案，其中包括筆試成績、面試表現、性格特征、合伙人評價等內容，以便律所合伙人能夠更快地了解有意于服務于本所的法律工作者，并更有針對性地對其進行個性化輔導。事實上，人才庫的建設在部分大型律所已經得到了實現。
今年的兩會首次將人工智能寫入《政府工作報告》，同時李彥宏與宗慶后在中國企業家兩會沙龍上的激烈辯論也引起了人們的注意。宗慶后說：“什么都被機器取代了，人派什么用場？ 什么都做不了了，就成傻瓜一個了。”這可以說是一種擔憂。
有人甚至擔心如果人類對機器系統失控了怎么辦？這其實都是安全性的擔憂。這讓我想起，奧巴馬在菲律賓馬尼拉舉行的APEC峰會論壇上問馬云：“為什么你對大自然保護充滿熱情？”馬云說：“不是熱情，而深深的擔憂促使我對環境和氣候變化投入精力。”
所以，我想強調的是，我們要為智能制造解除擔憂，要打造一個足夠安全的平臺，這個平臺應該能夠跨越車間、企業和企業間的生態系統。
對于人工智能和智能制造，既要解決觀念問題，也要解決技術問題。觀念問題有可能很快轉變，但技術問題的解決，沒有長期的積累是不可能的。從技術研發能力的局限性，到行業、企業的遺留系統，都不是一朝一夕可以解決的。必須沿著循序漸進、迭代優化的道路前進。
能夠創造出工具和機器，這本身就是人類區別于其他動物的重要特征之一。人類創造工具和機器的出發點，是因為它們在某些方面的能力會勝過人類。但是，人類評斷工具、設備和系統能否實際投入使用，首先考慮的是安全性。
人機博弈誰勝出？對于我們這些從事工具和機器研究開發的專業人員來說，問題的答案其實不復雜，就是看我們是不是可以處理好功能性和安全性這一對矛盾。只要我們在設計制造上確保機器的能力始終把握在人類可控的范圍內，也就是確保安全性、可靠性，那當然是讓機器的能力越強越好。例如，為了防范地震，我們可以選擇住在帳篷里，但是我們建造出的摩天大樓，已經足夠抵擋數十倍、上百倍于史上最強烈的地震，我們制造的電梯肯定不會讓人摔下來，所以我們就不必去住帳篷。
歸根結底，這是工具機器的安全系數問題。當我們有更強的能力解決好安全性問題，我們就敢于為工具和機器賦予更強的能力。
越自動、越智能、越安全
在全球經濟環境中，工業制造商面臨著來自諸多方面越來越激烈的競爭壓力。各行各業的生產者，例如汽車、航空、高科技、食品和飲料、紡織、制藥，都不得不大力創新才能生存下去，但又不可能在一夕之間拋棄已經正常使用幾十年、而且還能繼續使用的原有設備。原有遺留系統和設備維護起來雖然十分昂貴，但如果完全更換不僅會因為生產停頓而造成巨大損失，而且新系統、新設備沒有經過長期的生產使用考驗，難以保證穩定的生產質量。
與此同時，安全性方面的危機更加嚴重。常識告訴我們，系統和設備一旦安裝調試正常，越少去改變它，越不容易出故障。與系統和設備相比，人為原因造成的安全事故要多出很多倍。例如，在車輛安全方面，由于機械故障所造成的事故，遠遠少于人為操作不當所造成的事故。普通大眾認為自動駕駛汽車很炫酷，實際上交通運輸專業企業和人士推動它，是因為能夠大幅降低事故發生率，所以保險業成為自動駕駛汽車的重要推動力。如果讓復雜的生產流程通過智能化實現自動化，減少人為干預的必要性，會大幅度提升安全性。
信息技術的進步已經為制造業創新打開了大門，但最大的挑戰在于，如何嚴格確保它們能夠達到必須的安全性、可靠性和高可用性。
在制造企業的生產線上，有非常多的部件處在快速運動狀態，例如機械手臂、流動裝配線、包裝機器，任何差錯都是災難性的。如今，它們都必須通過網絡，接受應用軟件來進行控制軟件的部署、更新、故障接替和汰換退役，在整個生命周期里，都應該能夠進行無縫管理。
任何新一代制造系統也都必須能夠對無數設備所產生的大量數據進行獲取、分析，并且根據分析結果快速做出調整。制造企業必須以循序漸進、迭代優化的方式，實現繼承與創新的最優化組合，才能給經過多年實踐驗證并且還將繼續運轉的傳統遺留系統注入新的活力，讓它們適應新的市場環境。
實現這種迭代優化的第一步是在企業架構levels 1C3上實現100%數字化表示，也就是DCS和PLC等，這在很多制造業車間已經實現了。第二步是在整個企業的層級上實現更及時的維護、更快的故障切換和失效備援，以及更低的運營成本（OPEX）。第三步則是在跨越企業的產業生態系統中，實現更高程度的靈活性和可擴展性，以適應瞬息萬變的供需市觥
從車間到企業，再到云端
智能制造，不論是汽車、航空、高科技、食品和飲料、紡織還是制藥，各個行業所需的功能性各自不同，但安全性的擔憂和需求是一致的。從產品和技術的角度來看，很大程度上是看有沒有足夠安全的操作系統，而且提供車間、企業和生態系統的全方位物聯網、云計算能力。
操作系統的安全性問題其實沒有什么神秘，要逾越的障礙、要調和的矛盾，主要是性能和安全性的折衷。像是一部馬力確定的車，跑得越快就越容易翻車，而翻車之后也摔得越慘重，可是跑得太慢又失去了使用價值；又或者可以走向另一個極端，讓它變成拖拉機、起重機，不去追求速度，而是追求穩定性和載重能力。
怎樣才能實現我們的設計意圖，這是核心。制造業所用的操作系統，在車間里、企業級和跨企業的生態系統級，需求也有所不同，但在安全性和性能之間實現最優化的折衷調和，一直都是不變的。例如，風河公司的在建構安全可靠工業系統方面耕耘了30多年，它的旗艦產品VxWorks操作系統已經運行在超過20億臺設備之中，遍布世界各個角落，甚至工作在火星、木星軌道上，其特色就是高可靠性、高安全性，特別適合工廠車間各類設備的實時控制。而虛擬化平臺Wind River Titanium Cloud支持的硬件已經覆蓋企業架構的levels 1C3，也就是DCS和PLC等系統，在企業層級上實現了工業數據中心的虛擬化。在跨越企業的生態系統層級上，風河提供了Wind River Helix Device Cloud（設備云），可以為工業物聯網設備的部署、監控、服務、更新和汰換提供完整生命周期的管理工具。
智能制造無疑屬于尖端的創新技術。如同舞臺表演，越是高難度的精彩表演，越需要穩定的舞臺，甚至伴奏的音樂也需要更穩定的節拍。表演者一方面在追求藝術突破，另一方面多少是存在一些擔憂甚至恐懼。
關鍵詞：多媒體技術 網絡通信技術 虛擬現實 建構主義
綜合近年來國內外多種教育技術雜志上所刊登的主要論文以及國際上每年召開一次的規模最大的有關多媒體教育應用的國際會議（即“教育多媒體與超媒體”世界大會）上所的基本觀點，可以看出當前多媒體教育應用有以下幾個值得注意的發展趨勢：
一、多媒體技術與網絡通信技術的結合
1995年末，在國際信息界有一件最引人注目的大事，就是美國SUN公司在Internet上推出了“WWW瀏覽器HotJava”，這是SUN公司用Java語言開發的一種全新的可動態執行的瀏覽器。其突出特點是具有動畫功能，可向用戶提供超文本格式的圖形、圖像、語音、動畫與卡通等多種媒體信息；并能把靜態文檔變成可動態執行的代碼，這就徹底改變了Internet瀏覽器只能用來查詢檢索Internet網上信息的狀況，為Internet的教育應用開辟了新的廣闊前景，這是因為HotJava的動態可執行特性無異于賦給用戶一種遠程交互的功能。
例如，一個用戶可以利用HotJava編寫一段Java應用程序以實現仿真的頁面，而其它的3W用戶只要使用HotJava瀏覽器就不僅可以看到這個仿真頁面，還可以與之進行交互。
利用HotJava的這種動態可執行特性，用戶在檢索到某些重要文獻或教學資料時，不僅能看到靜止頁面還可通過點擊某個圖標或熱鍵而看到圖文聲并茂的仿真實驗或算法執行過程的直觀演示。顯然，這樣一種交互功能和用第一代Internet瀏覽器只能觀看靜態頁面的效果相比是有本質不同的，它對于教育應用（尤其是遠距離教育應用）具有特別重要的意義。
可以說，HotJava的出現不僅是Internet瀏覽器的重大革新，也為多媒體技術與網絡通信技術的結合找到了最理想的結合點：從此基于Internet網的多媒體教育應用就日益發展起來。目前不僅西方發達國家在大力開發基于Internet的多媒體教育應用，就是臺灣、香港等地區也在這方面投入相當多的人力和物力。這是多媒體教育應用中十分值得引起我們重視的一個新趨勢，也是當前發展最快的一個趨勢，我們必須迎頭趕上去。
二、多媒體技術與仿真技術的結合
多媒體計算機和仿真技術結合可以產生一種強烈的幻覺，使得置身其中的人全身心地投入到當前的虛擬現實世界中，并對其真實性絲毫不產生懷疑，通常把這種技術稱之為“虛擬現實”（VirtualReality,簡稱VR）。
換句話說，虛擬現實是由多媒體技術與仿真技術相結合而生成的一種交互式人工世界，在這個人工世界中可以創造一種身臨其境的完全真實的感覺。要進入虛擬現實的環境通常需要戴上一個特殊的頭盔，他可以使你看到并感覺到計算機所生成的整個人工世界。為了和虛擬環境進行交互，還需要戴上一副數據手套──它使穿戴者不僅能感知而且能操作虛擬世界中的各種對象。
由于設備昂貴，目前VR技術還主要是應用于少數高難度的軍事和醫療模擬訓練以及一些研究部門，但是在教育與訓練領域VR技術有不可替代的非常令人鼓舞的應用前景，所以這一發展趨勢也應引起我們的注意。
VR技術在教育中應用的另一個例子是創建一種虛擬的物理實驗室。物理學按其本身的性質提出了許多“如果……將會怎樣”的問題，這些問題最好通過直接觀察物理作用力對各種客體的作用效果來進行探索。
休斯頓大學和NASA（美國國家航空和宇航局）約翰遜空間中心的研究人員建造了一種稱之為“虛擬物理實驗室”的系統，利用該系統可以直觀地研究重力、慣性這類物理現象。使用該系統的學生可以做包括萬有引力定律在內的各種實驗，可以控制、觀察由于改變重力的大小、方向所產生的種種現象，以及對加速度的影響。這樣，學生就可以獲得第一手的感性材料（直接經驗），從而達到對物理概念和物理定律的較深刻理解。
隨著對多媒體技術和仿真技術研究的深入，實現“虛擬現實”的理論方法也有很大發展。原來應用VR離不開昂貴的專用硬件或輔助設備（如頭盔、數據手套、高分辨率的圖形工作站等），近年來這種情況開始有所改變。
例如在ED-MEDIA世界大會（即“教育多媒體與超媒體”世界大會）上，出現了一種全新的稱作“QTVR”（快速虛擬）的系統。這種系統已實際應用于學習城市的設計與規劃，其優異的性能價格比令人驚嘆！QTVR技術與普通VR技術在使用的仿真原理上有很大不同：它不是利用頭盔和數據手套這類硬件來產生幻覺，而是使用360度全景攝影技術所拍攝的高質量圖像來生成逼真的虛擬情景。因此它允許用戶在Windows操作系統或是Macintosh微機的操作系統支持下，在普通微機上（無需用高檔的圖形工作站）只利用一只鼠標和一個鍵盤（無需戴頭盔和數據手套）就能真實地感受到和VR技術中一樣的虛擬情景。
學習城市設計與規劃的學生利用QTVR系統可以創建一座逼真的虛擬城市，當學生改變城市場景的視圖時（例如向左或向右，朝上看或朝下看，攝像機頭向目標移近或移遠等），被觀察的場景仍能正確保持并能使人產生環繞該城市瀏覽觀光的真實幻覺。與此同時，城市中的各種物理實體（如建筑物、道路、橋梁、樹木、交通工具和地形等等）可以用鼠標任意拾取并進行操縱（例如使其旋轉，以便從不同角度進行觀察，并且還可以進入到建筑物內部的各個房間去觀看）。
更令人難以置信的是，由于采用了先進的圖像壓縮算法，在QTVR系統中，用來表征城市某個虛擬場景的360度高質量全景照片的存儲容量竟只有550K字節左右。
顯然，QTVR對于學習城市設計與規劃的學生是非常適宜的，甚至對于實際的城市設計與規劃人員也是非常實用的，因為它可以使學生或設計人員隨時改變城市的布局并立即感受到新布局所產生的效果，從而對設計或規劃及時作出修改或補充。顯然按這種方式設計與按傳統的圖紙設計或按CAD設計，其效率和質量將有天壤之別。
QTVR的重要意義在于，它開辟了多媒體技術與仿真技術結合的新途徑，為“虛擬現實”技術的大眾化鋪平了道路。從此，VR技術將有可能走出高級研究院與大學的“象牙之塔”，以優質價廉的全新面貌逐步普及到各個教育領域，甚至進入中小學課堂。
三、多媒體技術與人工智能技術的結合
把多媒體技術引入輔助教學系統可以大大改善輔助教學環境，更容易激發學生的學習積極性和主動性，從而能顯著提高教學效果。但是多媒體系統由于缺乏推理機制和學生模型的支持，所以不能確定學生的知識水平和認知特點；不能根據學生自己的意愿和理解能力去提供適合該生的學習材料，并作出有針對性的指導，即不能作到因材施教。
智能輔助教學系統由于具有“教學決策”模塊、“學生模型”模塊（用于記錄學生的認知結構和認知能力）和“自然語言接口”，因而具有能與教師相媲美的下述功能：
1.了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；
2.能根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；
3.允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話（由于機器理解自然語言問題尚未解決，目前絕大多數智能教學系統還難以做到這點）。
但是智能輔助教學系統過分強調教師的指導作用，而且目前的智能輔助教學系統其教學方式都比較單調，難以作到圖文、音像并茂，因而在激發學生興趣，提高學生的主動性、積極性方面受到較大的限制。
由以上分析可見，在多媒體教學系統和智能輔助教學系統之間存在性能互補關系，將二者結合起來就可以揚長避短，從而研制出高性能的新一代智能輔助教學系統。
實現智能多媒體輔助教學系統的關鍵是：建構適合輔助教學需要的多媒體系統和設法使多媒體系統具有智能。
要使多媒體教學系統具有智能，主要涉及學生模型建造和人工智能領域的知識表示與知識推理，后者要求探索出一種適合于多媒體環境的新的知識表示方法和相應的推理機制。
四、多媒體技術與建構主義學習理論的結合
建構主義學習理論是認知學習理論的一個重要分支，建構主義的起源應追溯至皮亞杰的兒童思維發展理論，可謂源遠流長。
但是自八十年代初期以來，盡管認知心理學已逐漸取代行為主義心理學占據了統治地位，而建構主義學習理論在很長一段時期內并未產生明顯的影響。直至近年來，隨著多媒體技術的日益普及，建構主義學習理論才逐漸引起人們的廣泛的注意，按照建構主義學習環境進行教改試驗研究的學校也日漸增多。
建構主義學習環境包含四大屬性或四大要素，即“情景”、“協商”、“會話”和“意義建構”。顯然，多媒體技術的特性與功能最有利于四大屬性的充分體現，例如：
1.“情景”――建構主義學習理論強調創設真實情景，把創設情景看作是“意義建構”的必要前提，并作為教學設計的最重要內容之一。而多媒體技術正好是創設真實情景的最有效工具，如果再與仿真技術相結合，則更能產生身臨其境的逼真效果。
2.“協商”與“會話”――協商與會話過程主要通過語言（少數場合用文字）作媒介，這就要求計算機輔助教學系統必須有語音功能，即要用多媒體計算機才能支持。
3.“意義建構”――建構主義學習理論認為，意義建構是學習的目的，它要靠學生自覺、主動去完成。教師和外界環境的作用都是為了幫助和促進學生的意義建構。
多媒體技術由于能提供界面友好、形象直觀的交互式學習環境（有利于學生的主動探索、主動發現），能夠提供圖、文、聲并茂的多重感官綜合刺激（有利于學生更多、更好地獲取關于客觀事物規律與內在聯系的知識），還能按超文本方式組織與管理各種教學信息和學科知識（有利于發展聯想思維和建立新舊概念之間的聯系），因而對學生認知結構的形成與發展，即對學生關于當前所學知識的意義建構是非常有利的，也是其它媒體或其他教學環境無法比擬的。
正是由于上述原因，近年來建構主義學習理論在西方尤其是在美國有較大的發展，加上HotJava的出現使多媒體教育應用與Internet網進一步融合，而網絡又為“協商”、“辯論”、“會話”這類教學模式的應用提供了最理想的條件，它可以不受時空和地域的限制，這樣就使建構主義學習環境更趨完善，建構主義學習理論也就日漸風行。
當然，這不等于說建構主義學習理論是萬應靈丹，能解決學習領域的一切問題，例如，情感領域和動作技能領域的教育目標就不一定能通過建構主義學習環境來達到，但是就認知領域的教育目標而言，借助多媒體技術（若有條件還可結合網絡通信技術）實現的建構主義學習環境，確實非常有利于學生認知結構的形成與發展則已得到愈來愈多試驗的證實。這是值得我們國內教育界認真思索與借鑒的。
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（河北工業大學控制科學與工程學院，天津300130）
摘要：作為面向前沿高新技術的基礎性本科專業，智能科學與技術對教學內容的基礎性、實用性和前沿性有更高要求，傳統課堂教學的模式難以解決授課內容前沿性與基礎性之間的矛盾，國內外高質量的視頻公開課資源在高校教學中又缺乏有效合理的應用。文章提出傳統課堂活動與網絡視頻公開課的混合教學模式，并闡述“二次翻轉課堂”的教學思路和方法，以求視頻公開課能夠得到更加廣泛深入的應用。
關鍵詞 ：智能科學與技術；視頻公開課；混合教學模式
第一作者簡介：劉坤，女，講師，研究方向為智能控制、機器視覺等，Liukun03@mails．thu．edu．cn。
1 背景
2001年美國麻省理工學院啟動近九百門免費、開放式網絡課程資源，供給全世界各地的學生和學者使用，使得知識能夠公開、自由地分享。從此，網絡成為開啟民智的知識載體。開放式教育資源運動在全球范圍內方興未艾，國際著名高校紛紛將精品課程公開，共享其教學資源與教育方式。與此同時，國內各大學也陸續各自的視頻公開課程。隨著時代的發展，未來職業需要的是跨學科、具有國際化視野的人才，借鑒國外網絡開放視頻資源和新的課堂行為，對提升國內高校的教育方法和教育水平具有積極意義。雖然國內外的優質網絡視頻資源已經數不勝數，但目前這些視頻資源在高校教學活動中并未得到有效合理的應用，其在使用過程中存在以下問題：
1)缺乏與教學活動的整合與互動。
目前，在高等學校中網絡視頻資源的使用依然是以少數學生獨立學習的模式存在。獨立學習模式受學生自身的積極性、自制力以及背景知識等多方面因素的影響。研究發現，學生的努力預期對使用教育資源的行為產生影響。另外，如何查找資源，能否了解資源的相關性和背景知識，如何構建適合學生需要的個性化學習資源是影響學生使用開放教育資源的關鍵因素。在使用視頻開放課程方面，由于學生的知識和經驗有限，對大量的視頻資源缺乏足夠的甄別和篩選能力，使得很多優質的資源并未得到有效利用。
2)與現有教學體系和課程安排沖突。
由于目前高校中傳統的授課模式并未改變，相應的教學體系與課程安排、授課學時等并未考慮網絡視頻公開課的內容，兩種教學資源的平行與獨立導致學生難以抽出更多時間學習網絡視頻課中的前沿性及實用性知識。另外，由于網絡視頻課缺乏針對特定對象的系統性安排，學習者相應的基礎知識欠缺也會阻礙其學習，雖然目前的網絡載體平臺中建立了交流機制，但交流的單向性和非實時陛很難保證發揮其功效，學習者在學習過程中遇到的問題不能及時得到解決。
2 智能科學與技術專業的特點分析
自2004年教育部批準“關于北京大學設置‘智能科學與技術’本科專業的方案”以來，先后有南開大學、北京郵電大學、河北工業大學等18所高校建立了智能科學技術本科專業。據不完全統計，到2004年為止，包括中國科技大學在內的10所全國重點研究生院就有400多個與“智能”方向密切相關的研究生培養方向。在社會需求方面，畢業生去向也增加了很多相關行業和崗位，如智能產品的開發與應用、新興的“智能服務”業和文化創意產業，以及在研發設計部門擔任智能系統設計工作、在企業擔任智能工程師等與智能有關的崗位。
另外，在國外的知名高校中關于人工智能方面的研究和教學也在不斷增加，包括斯坦福大學、麻省理工學院、卡內基梅隆大學、華盛頓大學、加州大學伯克利分校、德克薩斯大學奧斯汀分校，賓夕法尼亞大學等，其涉及內容覆蓋范圍之廣、前沿性之強前所未有。其中加州大學伯克利分校主要涉足知識表示、推理、學習、規劃、決策、預測、機器人技術以及語音和語言處理等基礎研究的核心領域；德克薩斯大學奧斯汀分校主要涉及機器學習，自然語言處理、規劃、論證，機器人和視覺感知。
智能科學與技術專業作為國內新增開設的面向前沿技術的基礎性本科專業，特點是其屬于交叉性學科，知識覆蓋面很廣，培養目標是要求學生具備多學科交叉知識、受到良好科學思維和研究思維訓練，具有知識自我更新和創新的能力。相比其他專業，該專業對教學內容的新穎性、開放性和前沿性提出了更高要求，然而傳統授課模式難以解決授課內容的基礎性與前沿性的矛盾。視頻公開課程作為課堂教學的延伸與拓展，作為對傳統課堂的補充，對于促進智能科學與技術專業教學工作的擴展具有重要意義。視頻公開課與傳統課堂教學資源的混合模式，可以突破傳統課堂教學的局限性，借助網絡平臺的無限延展性，實現兩種不同教育方法的優勢互補。
3 混合教學模式的提出與實施
3.1 混合教學模式的理論基礎
混合學習理論產生于20世紀末，它的提出源于網絡學習（也稱在線學習或遠程學習）的興起。隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，網絡學習模式逐漸興起，相比傳統課堂教學，網絡學習模式在時間和空間上安排更為自由，具有高效、快速、個性化和低成本等特點。國際上還曾就此展開了“有圍墻的大學是否將被沒有圍墻的大學所取代”的激烈辯論。2000年，美國教育部在《教育技術白皮書》中指出：①網絡學習能實現某些特定的教育目標，但它并不能完全代替傳統課堂教學；②網絡學習不能完全取代學校教育，但它會極大地改變課堂教學的目的與功能。這種觀點在國際教育界也逐漸達成共識。
混合學習就是要把傳統課堂教學與網絡學習模式的優勢相結合，既要發揮傳統課堂教學中教師的引導、啟發和監督作用，又要調動學生的積極性、主動性和創造性，盡量實現教學效果最大化。混合學習在表面上是傳統學習方式和網絡化學習的簡單結合，但其蘊含更深層次的結合：教學活動中教師占主導地位與學生占主體地位的結合；傳統課堂教學與網絡學習模式的結合；不同教學媒體形式的結合等。因此，混合學習模式是教育理念與教學策略層面的變革，它要盡可能融合所有教學資源的優勢。構建視頻公開課與傳統課堂教學的整合模式正是源于混合學習理論的思想，將兩者有機結合，發揮二者優勢，避免二者弊端。
與傳統教學過程相比，網絡視頻公開課與大學教學活動進行整合可表現為以下幾個方面的優勢：首先，該模式既能充分體現學生的主體地位，又沒有忽視教師的指導和監督作用，同時調動“教”與“學”的積極性和主動性；其次，讓教學媒介成為創造新的學習環境、促進和激勵學生自主學習的工具；再次，學生獲得知識的渠道更加多元化，網絡視頻資源所提供的虛擬化環境也可以進一步提高學生對知識的理解；最后，該方式為學生提供了更加權威和多元的評價體系。
3.2 視頻應用新模式的探索
網絡視頻公開課與大學教學活動進行整合，要充分發揮兩者的優勢來培養學習者有目標地進行學習的能力。二者的整合主要包括學習資源的混合與學習方式的混合，通過對教學目標、教學策略、學習環境、教學結構、教學評價等要素做系統的調整與安排，達到提高學習效果、培養學生自主學習能力的目的。
翻轉課堂模式是當前比較流行的一種混合模式，在課下學習時學習者可以自主控制學習進度，滿足個性化的學習需求，通過在課上與教師和同伴互動與交流，加深對學習內容的深入理解。該模式也存在一定問題，即現有課程體系的課時安排是在傳統授課模式下設計的，翻轉模式的實現要求學生在課下利用額外時間預習視頻中的學習內容，對于自制力差的學生，課下視頻學習進度難以保證，進一步導致課上討論達不到預期效果。因此，探尋合理的使用模式，使視頻資源得到有效利用是目前亟須解決的問題。
針對智能科學與技術專業的特點及要求，“二次翻轉課堂模式”是適合本專業的視頻公開課與傳統課堂教學的整合模式。與現有的翻轉課堂模式相比，二次翻轉課堂模式首先在課上由任課教師引出學習的內容及目標，提出具體要解決的問題，引導學生對問題進行分析與思考，讓學生帶著問題進入課下的視頻學習環節；模塊化的視頻有助于不同的學生進行個性化的學習，讓網絡視頻課作為學習的有效補充與輔助；最后，學生再回到課堂對提出的問題與解決的方法進行分析與討論，并探索新的解決辦法，拓展開放性思路，培養學生的興趣及創新精神。“二次翻轉課堂”教學模式如圖1所示。
(1) 一次課堂：教師首先在課堂上引出即將學習的內容及期望解決的問題，設定學習目標，并介紹解決該問題所需要的基礎知識，作為后續學習的知識儲備。在此基礎之上，進一步與學生共同分析討論解決此問題有可能用到的方法與途徑，并初步確定解決思路與解決問題的基本框架，讓學生了解知識點的用途與性質，傳統課堂上解決問題的原理和具體的流程等細節問題作為學生課下學習的內容。
(2)課下自主學習：教師首先要創建教學視頻并將其到網絡學習平臺上，這是學習者課下自主學習的前提。教師可根據教學內容自制公開課視頻，或在網絡上選擇比較優秀的適合本門課程的公開視頻課程。學生通過網絡學習平臺先進行視頻資源自學，在學習中遇到的問題，可以通過網絡學習平臺的討論區進行討論與交流，也可以與教師進行在線交流。每節視頻課程，都會有一定數量和難易度不同的題目供學習者練習。在每次課學習結束時，學習者要對觀看過程中遇到的問題和難點進行總結，以便在課上與老師和同學進行交流。
(3)二次課堂：教師在課上根據學生課下自主學習時產生的疑問，結合課程內容總結出一些有探究價值的研究問題；然后根據學生選擇的不同研究問題進行分組，并創建相應的學習環境，包括學生獨立解決問題的個性化學習環境和小組團隊協作學習環境。具體來講，就是在小組內部先將所選擇的探究問題分解成幾個具體的子問題，讓每個小組成員結合自身能力選擇某個子問題進行個性化學習，學習完之后再將每個小組成員學習的結果在本小組內進行協作學習，最終得出問題的解決方法，并通過小型辯論會或報告會的形式進行成果展示。此后，教師對整個學習過程進行綜合評價。該整合模式的評價方式與傳統學習中的評價方式不同，須專門組織相關學者、教師和學生家長等對學習中每個階段的表現采用多維度、多方式進行綜合評價，并將評價的結果反饋給學生。
4 結語
傳統課堂教學與網絡視頻資源的混合模式在國內的高等院校中還未得到廣泛應用，目前清華大學在研究生教學方面展開了初步嘗試。混合模式的實施在實踐過程中需要在教學目標、教學策略、教學結構和教學評價等很多相關方面重新做出調整與安排，除此之外，還需要授課教師重新制定教學內容、選擇網絡視頻資源，重新安排教學計劃與進度等，這樣才能逐漸轉變以教師為主的傳統授課模式，提高學生學習積極性、培養學生自主學習能力。
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自進入九十年代以來，多媒體技術迅速興起、蓬勃發展，其應用已遍及國民經濟與社會生活的各個角落，正在對人類的生產方式、工作方式乃至生活方式帶來巨大的變革。特別是由于多媒體具有圖、文、聲并茂甚至有活動影象這樣的特點，所以能提供最理想的教學環境，它必然會對教育、教學過程產生深刻的影響。這種深刻影響可以用一句話來概括：多媒體技術將會改變教學模式、教學內容、教學手段、教學方法，最終導致整個教育思想、教學理論甚至教育體制的根本變革。多媒體技術之所以對教育領域有如此重大的意義，是由于多媒體技術本身具有許多對于教育、教學過程來說是特別寶貴的特性與功能，這些特性與功能是其他媒體(例如幻燈、投影、電影、錄音、錄像、電視等)所不具備或是不完全具備的。首先應該說明一點：這里所說的多媒體技術是以計算機為中心的多媒體技術。在前幾年的一些書籍中曾提到過多媒體組合教學，那種多媒體的概念不一樣，那只是將幾種媒體加以簡單的組合(例如把幻燈、投影、錄音、錄相加以組合)。今天的多媒體技術則是以計算機為中心，把語音處理技術、圖象處理技術、視聽技術都集成在一起，而且把語音信號、圖象信號先通過模數轉換變成統一的數字信號，這樣作以后，計算機就可以很方便地對它們進行存儲、加工、控制、編輯、變換，還可以查詢、檢索。顯然，這與原來把多種形式媒體組合在一起是完全不一樣的，因為它是通過計算機把幾種處理不同媒體信息的技術集成在一起。集成方法就是通過模數轉換，全變成數字；而且為了便于加工，便于傳輸，還要進行數據壓縮，傳到指定地點以后再還原，有一整套復雜的技術通過計算機來實現。所以現在的多媒體技術，實際上是以多媒體計算機來體現的，下面我就從多媒體計算機四個方面的特性與功能來說明它對教育應用的重大意義。 1、多媒體計算機的交互性有利于激發學生的學習興趣和認知主體作用的發揮
人機交互、立即反饋是計算機的顯著特點，是任何其他媒體所沒有的。多媒體計算機進一步把電視機所具有的視聽合一功能與計算機的交互功能結合在一起，產生出一種新的圖文并茂的、豐富多彩的人機交互方式，而且可以立即反饋。這樣一種交互方式對于教學過程具有重要意義，它能夠有效地激發學生的學習興趣，使學生產生強烈的學習欲望，從而形成學習動機。交互性是計算機和多媒體計算機所獨有的，正是因為這個特點使得多媒體計算機不僅是教學的手段方法，而且成為改變傳統教學模式乃至教學思想的一個重要因素。
大家知道，在傳統的教學過程中一切都是由教師決定。從教學內容、教學策略、教學方法、教學步驟甚至學生做的練習都是教師事先安排好的，學生只能被動地參與這個過程，即處于被灌輸的狀態。而在多媒體計算機這樣的交互式學習環境中學生則可以按照自己的學習基礎、學習興趣來選擇自己所要學習的內容，可以選擇適合自己水平的練習，如果教學軟件編得更好，連教學模式也可以選擇，比如說，可以用個別化教學模式，也可以用協商討論的模式。使計算機象學習伙伴一樣和你進行討論交流。也就是說，學生在這樣的交互式學習環境中有了主動參與的可能，而不是一切都由教師安排好，學生只能被動接受。按認知學習理論的觀點，人的認識不是外界刺激直接給予的，而是外界刺激與人的內部心理過程相互作用產生的，必須發揮學生的主動性、積極性，才能獲得有效的認知，這種主動參與性就為學生的主動性、積極性的發揮創造了很好的條件，即能真正體現學生的認知主體作用。
2、多媒體計算機提供外部刺激的多樣性有利于知識的獲取與保持 3、超文本功能可實現對教學信息最有效的組織與管理
超文本(Hypertext)是按照人腦的聯想思維方式非線性地組織管理信息的一種先進技術。如果所管理的信息不僅是文字，而且還包含圖形、圖象、聲音等其它媒體信息，那就成為一個超媒體系統，換句話說，超媒體就是多媒體加超文本。事實上目前的絕大多數多媒體系統都是采用超文本方式對信息進行組織與管理。因此在一般情況下，也可以對超媒體系統與多媒體系統不加區分，即把超文本看作是多媒體系統的一種特有功能。
如果按超文本方式組織一本書，就和傳統的文件或印刷的書籍完全不同，這時的正文(文章、段落、或一句話、一個詞)都按相互間的聯系被組織成正文網。這本書無所謂第一頁和最后一頁，從哪段正文開始閱讀，以及接下來讀什么都由讀者的意愿來決定。選擇下一段正文的依據不是順序，也不是索引，而是正文之間的語義聯系。認知心理學的研究表明，人類思維具有聯想特征。人在閱讀或思考問題過程中經常由于聯想從一個概念或主題轉移到另一個相關的概念或主題。所以按超文本的非線性、網狀方式組織管理信息和按傳統文本的線性、順序方式組織管理信息相比較，前者更符合人類的思維特點和閱讀習慣。
超文本之所以具有上述優越性是由其結構特征決定的，超文本的基本結構由節點(node)和鏈(link)組成。節點用于存儲各種信息，節點內容可以是文本、語音、圖形、圖象或一段活動影象;節點大小可以是一個窗口也可以是一幀或若干幀所包含的數據，鏈則用來表示各節點(即各種信息)之間的關聯。節點和鏈均有多種不同的類型因而形成各種不同的多媒體系統。
利用多媒體的超文本功能實現對教學信息的組織與管理，其優越性在于：
(1)可按教學目標的要求，把包含不同媒體信息的各種教學內容組成一個有機的整體。在傳統的印刷教材中，有關語音和活動影象的內容無法與文字內容組成一體化的教材，只能以教科書、錄音帶、錄像帶三者各自獨立的形式，分別出版。顯然，這樣的教科書，其內容必然是單調、枯燥的，與超文本方式組織的圖、文、音、像并茂的豐富多采的電子教材不可同日而語。
(2)按教學內容的要求，把包含不同教學要求的各種教學資料組成一個有機的整體。教學過程的每個教學單元均包含課文、練習、習題、提問、測驗、對測驗的解答及相應的演示或實驗，把這些教學內容相關而教學要求不同的教學資料有機地組織在一起，無疑對課堂教學、課外復習或自學都是大有好處的。而按傳統文本的線性、順序方式來組織、管理教學內容絕不可能做到這一點。
(3)可按學生的知識基礎與水平把相關學科的預備知識及開闊視野所需要的補充知識組成有機的整體。因材施教是優化教學過程的重要目標之一，但由于學生個體之間差異很大，要在傳" 統印刷教材中同時滿足基礎較差學生、一般學生和優秀學生對教學內容的不同需求是做不到的，而在多媒體電子教科書中這卻是輕而易舉的事情，只要利用超文本功能設置和預備知識有關的熱鍵以及和補充知識有關的熱鍵即可。
4、多媒體計算機可作為認知工具實現最理想的學習環境
從八十年代中期到九十年代初，計算機作為工具在教育領域被廣泛應用主要有兩個方面：一是作為數據處理工具（如各種數據庫和電子表格處理軟件的應用）；二是作為文字處理工具（如WPS和WORD軟件）。近年來，計算機在教育領域作為工具應用的一大發展，是作為教學過程中一種有效的認知工具。
眾所周知，在過去的廿年中，強調刺激－反應并把學習者看作是對外部刺激作出被動反應即作為知識灌輸對象的行為主義學習理論，已經讓位給強調認知主體的內部心理過程并把學習者看作是信息加工主體的認知學習理論。隨著心理學家對人類學習過程認知規律研究的不斷深入，認知學習理論的一個重要分支棗建構主義學習理論在西方逐漸流行。由于多媒體計算機和網絡通信技術所具有的多種特性特別適合于實現建構主義學習環境，換句話說，多媒體計算機和網絡通信技術可以作為建構主義學習環境下的理想認知工具，能有效地促進學生的認知發展，所以隨著多媒體計算機和Internet網絡的飛速發展，建構主義學習理論正愈來愈顯示出其強大的生命力，并在世界范圍內日益擴大其影響。
下面我們就從“學習的含義”（即關于“什么是學習”）與“學習的方法”（即關于“如何進行學習”）這兩個方面簡要說明建構主義學習理論的基本內容。
(1)、關于學習的含義
學習是獲取知識的過程。建構主義認為，知識不是通過教師傳授得到，而是學習者在一定的情景即社會文化背景下，借助其他人（包括教師和學習伙伴）的幫助，利用必要的學習資料，通過意義建構的方式而獲得。由于學習是在一定情景即社會文化背景下，借助其他人的幫助即通過人際間的協作活動而實現的意義建構過程，因此建構主義學習理論認為“情景”、“協作”、“會話”和“意義建構”是學習環境中的四大要素或四大屬性。
“情景”：學習環境中的情景必須有利于學生對所學內容的意義建構。這就對教學設計提出了新的要求，也就是說，在建構主義學習環境下，教學設計不僅要考慮教學目標分析、學習者特征分析以及媒體的選擇與利用，還要考慮有利于學生建構意義的情景的創設問題，并把情景創設問題看作是教學設計的最重要內容之一。
“協作”：協作發生在學習過程的始終。協作對學習資料的搜集與分析、假設的提出與驗證、學習成果的評價直至意義的最終建構均有重要作用。
“會話”：會話是協作過程中的不可缺少環節。學習小組成員之間必須通過會話商討如何完成規定的學習任務的計劃；此外，協作學習過程也是會話過程，在此過程中，每個學習者的思維成果（智慧）為整個學習群體所共享，因此會話是達到意義建構的重要手段之一。
“意義建構”：這是整個學習過程的最終目標。所要建構的意義是指：事物的性質、規律以及事物之間的內在聯系。在學習過程中幫助學生建構意義就是要幫助學生對當前學習內容所反映事物的性質、規律以及該事物與其它事物之間的內在聯系達到較深刻的理解。這種理解在大腦中的長期存儲形式就是關于當前所學內容的認知結構，也稱“圖式”。
(2)、關于學習的方法
建構主義提倡在教師指導下的以學習者為中心的學習，也就是說，既強調學習者的認知主體作用，又不忽視教師的主導作用。教師是意義建構的幫助者、促進者，而不是知識的提供者與灌輸者。學生是信息加工的主體、是意義的主動建構者，而不是知識的被動接受者和被灌輸的對象。
學生要成為意義的主動建構者，就要求學生在學習過程中從以下幾個方面發揮主體作用：
①要用探索法、發現法去建構知識的意義；
②在建構意義過程中要求學生主動去搜集并分析有關的數據和資料，對所學習的問題要提出各種假設并努力加以驗證；
③要求學生把當前學習內容所反映的事物盡量和自己已經知道的事物相聯系，并對這種聯系加以認真的思考。“聯系”與“思考”是意義構建的關鍵。如果能把聯系與思考的過程與協作學習中的協商過程（即交流、討論的過程）結合起來，則學生建構意義的效率會更高、質量會更好。協商有“自我協商”與“交際協商”（也叫“內部協商”與“社會協商”）兩種，自我協商是指自己和自己辯論什么是正確的；交際協商則指學習小組內部相互之間的討論與辯論。
教師要成為學生建構意義的幫助者，就要求教師在教學過程中從以下幾個面發揮主導作用：
①激發學生的學習興趣，幫助學生形成學習動機；
②通過創設符合教學內容要求的情景和提示新舊知識之間聯系的線索，幫助學生建構當前所學知識的意義。
③為了使意義建構更有效，教師應在可能的條件下，組織協作學習（開展討論與交流），并對協作學習過程進行引導使之朝有利于意義建構的方向發展。引導的方法包括：提出適當的問題以引起學生的思考和討論；在討論中設法把問題一步步引向深入以加深學生對所學內容的理解；要啟發誘導學生自己去發現規律、自己去糾正和補充錯誤的或片面的認識，切忌直接對學生進行灌輸。
下面我們通過兩個實際課例說明如何把多媒體計算機及網絡通信技術作為認知工具以實現這樣的學習環境。
課例1：澳大利亞“門尼·彭茲中心小學”所作的試驗
試驗班為六年級，有30名學生，教師名字叫安德莉亞，當前要進行的教學內容是關于奧林匹克運動會。像往常一樣，安德莉亞鼓勵她的學生圍繞教學內容擬定若干題目（例如奧運會的歷史和澳大利亞在歷次奧運會中的成績等問題），確定媒體在解決這些問題的過程中所起的作用，并要求學生用多媒體形式直觀、形象地把自己選定的問題表現出來。經過一段時間在圖書館和Internet網上查閱資料以后，其中米徹爾和沙拉兩位小朋友合作制作了一個關于奧運會歷史的多媒體演示軟件。在這個軟件向全班同學播放以前，教師提醒大家注意觀察和分析軟件表現的內容及其特點。播放后立即進行討論。一位學生說，從奧運會舉辦的時間軸線，他注意到奧運會是每4年召開一次。另一位學生則提出不同的看法，他認為并不總是這樣，例如1904年、1906年和1908年這幾次是每兩年舉行一次。還有一些學生則注意到在時間軸線的1916，1940和1944這幾個年份沒有舉行奧運會，這時教師提出問題：“為什么這些年份沒有舉辦奧運會？”，有的學生回答，可能是這些年份發生了一些重大事情，有的學生則回答發生了戰爭，有的則更確切地指出1916年停辦是由于第一次世界大戰，1940和1944年停辦是由于第二次世界大戰。經過大家的討論和協商，決定對米徹爾和沙拉開發的多媒體軟件作兩點補充：①說明第一、二次世界大戰對舉辦奧運會的影響；②對奧運歷史初期的幾次過渡性（兩年一次）奧運會作出特別的解釋。這時候有位小朋友提出要把希特勒的照片通過掃描放到時間軸上的1940年這點上，以說明是他發動了二次大戰。教師詢問全班其他同學：“有無不同意見？”沙拉舉起手，高聲回答說：“我不同意用希特勒照片，我們應當使用一張能真實反映二次大戰給人民帶來巨大災難（例如大規模轟炸或集體屠殺猶太人）的照片，以激起人們對希特勒的痛恨”。教師對沙拉的發言表示贊許。
從以上課例可以看到，教師為這個教學單元進行的教學設計主要是讓學生用多媒體計算機建立一個有關奧運會某個專題（例如奧運歷史或澳大利亞在歷次奧運中的成績）的情景，以激發學生的學習興趣和主動探索精神，再通過展開討論，把對有關教學內容的理" 解逐步引向深入。在這個課例中，學生始終處于主動探索、主動思考、主動建構意義的認知主置，但是又離不開教師事先所作的、精心的教學設計和在協作學習過程中畫龍點睛的引導；教師在整個教學過程中說的話很少，但是對學生建構意義的幫助卻很大，充分體現了教師主導作用與學生主體作用的結合。整個教學過程圍繞建構主義的情景、協作、會話和意義建構這幾個認知環節自然展開，而自始至終又是在多媒體計算機環境下進行的（同時用Internet實現資料查詢)，所以上述例子是以多媒體計算機和Internet網作為認知工具實現建構主義學習環境的很好范例。
課例2：澳大利亞“偉治·柏克小學”所作的試驗
試驗班由三年級和四年級的學生混合組成，主持試驗的教師叫瑪莉，要進行的教學內容是自然課中的動物。瑪莉為這一教學單元進行的教學設計主要是，讓學生自己用多媒體計算機設計一個關于本地動物園的電子導游，從而建立一個有利于建構“動物”概念的情景。瑪莉認為這種情景對于學生非常有吸引力，因而能有效地激發起他們的學習興趣。她把試驗班分成若干小組，每個小組負責開發動物園中某一個展館的多媒體演示。瑪莉讓孩子們自己選擇：愿意開發哪一個展館，愿意選哪一種動物；是愿意收集有關的動物圖片資料，還是愿意為圖片資料寫出相應的文字說明；或是直接用多媒體工具去制作軟件，都由孩子們自己選擇。然后在此基礎上組成不同的學習小組。
這樣，每個展館就成為學生的研究對象，孩子們都圍繞自己的任務努力去搜集材料。例如，他們到動物園的相應展館去實地觀察動物的習性、生態，到圖書館和Internet網上去查詢有關資料，以獲取動物圖片和撰寫說明。在各小組完成分配的任務后，瑪莉組織全試驗班進行交流和討論。這種圍繞一定情景進行自我探索的學習方式，不僅大大促進了學生學習的自覺性，充分體現了學生的認知主體作用，而且在此基礎上開展的協作學習，只要教師引導得法將是加深學生對概念理解、幫助學生建構知識意義的有效途徑。例如，在全班交流過程中演示到“袋鼠”這一動物時，瑪莉向全班同學提出一個問題：“什么是有袋動物？除了袋鼠有無其它的有袋動物？”有些學生舉出“袋熊”和”卷尾袋鼠“。于是瑪莉又讓學生們圍繞這三種有袋動物的異同點進行討論，從而在相關背景下，鍛煉與發展了兒童對事物的辨別、對比能力。這是利用多媒體計算機和Internet網絡作為認知工具，實現建構主義學習環境，從而有效地幫助學生完成對當前所學內容的意義建構并促進學生認知能力發展的又一范例。
二、多媒體教育應用的發展趨勢
綜合近年來國外多種教育技術雜志(如ET,ETS,EMI,JRCE,AJDE.....)上所刊登的主要論文，以及歷屆“ED_MEDIA”世界大會(World Conference on Educational Multimediaand Hypermedia,即“教育多媒體與超媒體”世界大會，簡稱ED_MEDIA世界大會，這是國際上每年召開一次的規模最大的有關多媒體教育應用的國際會議)上所發表的基本觀點，可以看出當前多媒體教育應用有以下幾個值得注意的發展趨勢：
1.多媒體技術與網絡通信技術的結合 2、多媒體技術與仿真技術的結合
多媒體計算機和仿真技術結合可以產生一種強烈的幻覺，使得置身其中的人全身心地投入到當前的虛擬現實世界中，并對其真實性絲毫不產生懷疑，通常把這種技術稱之為“虛擬現實”(VirtualReality,簡稱VR)。換句話說，虛擬現實是由多媒體技術與仿真技術相結合而生成的一種交互式人工世界，在這個人工世界中可以創造一種身臨其境的完全真實的感覺。要進入虛擬現實的環境通常需要戴上一個特殊的頭盔(head_mounted display)，他可以使你看到并感覺到計算機所生成的整個人工世界。為了和虛擬環境進行交互，還需要戴上一副數據手套──它使穿戴者不僅能感知而且能操作虛擬世界中的各種對象。
由于設備昂貴，目前VR技術還主要是應用于少數高難度的軍事和醫療模擬訓練以及一些研究部門，但是在教育與訓練領域VR技術有不可替代的非常令人鼓舞的應用前景，所以這一發展趨勢也應引起我們的注意。例如，達特茅斯醫學院所開發的一種“交互式多媒體虛擬現實系統”，可以使醫務工作者體驗到并學習到如何對各種戰地醫療的實際情況做出反應。利用該系統的實習者可以感受到由計算機仿真所產生的各種傷病員的危險癥狀，實習者可以從系統中選擇某種操作規程對當前的傷病情況進行處理并可立即看到這種處理方式所產生的后果。為了使實習者獲得更深刻的體驗，系統還可仿真各種外科手術，其內容包括一般的開刀直至復雜的人體器官替換。這種虛擬環境使醫學院的大學生不必冒任何醫療事故的風險就可以反復實習病房中的各種實際操作，并可嘗試選擇不同的技術處理方案以檢驗自己的判斷是否正確，和進行某種技能的訓練。
VR技術在教育中應用的另一個例子是創建一種虛擬的物理實驗室。物理學按其本身的性質提出了許多“如果……將會怎樣”的問題，這些問題最好通過直接觀察物理作用力對各種客體的作用效果來進行探索。休斯頓大學和NASA(美國國家航空和宇航局)約翰遜空間中心的研究人員建造了一種稱之為“虛擬物理實驗室”的系統，利用該系統可以直觀地研究重力、慣性這類物理現象。使用該系統的學生可以做包括萬有引力定律在內的各種實驗，可以控制、觀察由于改變重力的大小、方向所產生的種種現象，以及對加速度的影響。這樣，學生就可以獲得第一手的感性材料(直接經驗)，從而達到對物理概念和物理定律的較深刻理解。
VR技術在化學教學中也取得了顯著效果。北卡羅萊納" 大學的科學家們已經研制了一種可以讓用戶用手操縱分子運動的VR系統。用戶戴上頭盔并通過數據手套進行反饋控制，可以使分子按某種方式結合在一起。不難看出，這種VR系統不僅在教學上有重要意義(例如可直接觀察到蛋白質的分子結構)，而且在科學研究上也有重大的價值，因為按某種新方式結合在一起的分子結構很有可能是治療某種疾病的新藥，或者是工業上所需要的某種特殊材料。
隨著對多媒體技術和仿真技術研究的深入，實現“虛擬現實”的理論方法也有很大發展。原來應用VR離不開昂貴的專用硬件或輔助設備(如頭盔、數據手套、高分辨率的圖形工作站等)，近年來這種情況開始有所改變。例如在今年6月召開的ED-MEDIA世界大會上，出現了一種全新的稱作“QTVR”(快速虛擬)的系統。這種系統已實際應用于學習城市的設計與規劃，其優異的性能價格比令人驚嘆！QTVR技術與普通VR技術在使用的仿真原理上有很大不同：它不是利用頭盔和數據手套這類硬件來產生幻覺，而是使用360度全景攝影技術所拍攝的高質量圖象來生成逼真的虛擬情景。因此它允許用戶在Windows操作系統或是Macintosh微機的操作系統支持下，在普通微機上(無需用高檔的圖形工作站)只利用一只鼠標和一個鍵盤(無需戴頭盔和數據手套)就能真實地感受到和VR技術中一樣的虛擬情景。
學習城市設計與規劃的學生利用QTVR系統可以創建一座逼真的虛擬城市，當學生改變城市場景的視圖時(例如向左或向右，朝上看或朝下看，攝像機頭向目標移近或移遠等)，被觀察的場景仍能正確保持并能使人產生環繞該城市瀏覽觀光的真實幻覺。與此同時，城市中的各種物理實體(如建筑物、道路、橋梁、樹木、交通工具和地形等等)可以用鼠標任意拾取并進行操縱(例如使其旋轉，以便從不同角度進行觀察，并且還可以進入到建筑物內部的各個房間去觀看)。
更令人難以置信的是，由于采用了先進的圖象壓縮算法，在QTVR系統中，用來表征城市某個虛擬場景的360度高質量全景照片的存儲容量竟只有550K字節左右。
顯然，QTVR對于學習城市設計與規劃的學生是非常適宜的，甚至對于實際的城市設計與規劃人員也是非常實用的，因為它可以使學生或設計人員隨時改變城市的布局并立即感受到新布局所產生的效果，從而對設計或規劃及時作出修改或補充。顯然按這種方式設計與按傳統的圖紙設計或按CAD設計，其效率和質量將有天壤之別。
QTVR的重要意義在于，它開辟了多媒體技術與仿真技術結合的新途徑，為“虛擬現實”技術的大眾化鋪平了道路。從此，VR技術將有可能走出高級研究院與大學的“象牙之塔”，以優質價廉的全新面貌逐步普及到各個教育領域，甚至進入中小學課堂。
3.多媒體技術與人工智能技術的結合
把多媒體技術引入輔助教學系統可以大大改善輔助教學環境，更容易激發學生的學習積極性和主動性，從而能顯著提高教學效果。但是多媒體系統由于缺乏推理機制和學生模型的支持，所以不能確定學生的知識水平和認知特點；不能根據學生自己的意愿和理解能力去提供適合該生的學習材料，并作出有針對性的指導，即不能作到因材施教。
智能輔助教學系統由于具有“教學決策”模塊(相當于推理機)、“學生模型”模塊(用于記錄學生的認知結構和認知能力)和“自然語言接口”，因而具有能與人類優秀教師相媲美的下述功能：
了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；
能根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；
允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話(由于機器理解自然語言問題尚未解決，目前絕大多數智能教學系統還難以做到這點)。
但是智能輔助教學系統過分強調教師的指導作用，而且目前的智能輔助教學系統其教學方式都比較單調，難以作到圖文、音像并茂，因而在激發學生興趣，提高學生的主動性、積極性方面受到較大的限制。
由以上分析可見，在多媒體教學系統和智能輔助教學系統之間存在性能互補關系，將二者結合起來就可以揚長避短，從而研制出高性能的新一代智能輔助教學系統。
實現智能多媒體輔助教學系統的關鍵是：建構適合輔助教學需要的多媒體系統和設法使多媒體系統具有智能。
要使多媒體教學系統具有智能，主要涉及學生模型建造和人工智能領域的知識表示與知識推理，后者要求探索出一種適合于多媒體環境的新的知識表示方法和相應的推理機制。考慮到多媒體數據庫的信息組織方式通常采用超文本技術，它與人工智能領域的語義網絡知識表示在形式上有類似之處，二者均是由節點和有向弧線組成的有向圖，我們就有可能在語義網絡的基礎上，通過認真分析多媒體數據庫的特點，而發展出一種新的知識表示方法和推理機制來實現這二者的結合。顯然，從語義網絡入手只是實現智能多媒體教學系統的一種可能途徑，而非唯一途徑，我們還可以探索其它的、或許是更好的途徑。
多媒體技術與人工智能(AI)技術的結合，除了體現在對多媒體教學系統引入學生模型和知識推理機制以外，還可體現在設法使多媒體知識庫中的導航機構實現智能化。用超文本技術組織起來的多媒體知識庫具有符合人類聯想思維，便于閱讀、瀏覽、查詢等諸多優點，但也存在容易“迷航”的缺點。在一般的多媒體系統中，“導航器”只是起指示當前節點在整個知識網絡中所處位置的作用(通常用流程圖方式給出該節點的一系列前趨節點與后繼節點)，以便引導讀者由知識網絡中的當前節點轉向目標節點。若是“智能化導航器”則不僅具有上述導航功能，還可根據學生當前的知識基礎與水平，在該節點處向學生建議一條或幾條最適合該生繼續瀏覽或查詢的路徑；另外，在瀏覽過程中，當學生遇到困難時，該瀏覽器還能起“智能”(Intelligent agent)的作用，對該生進行幫助，這些幫助包括：①替學生查詢有關資料；②以學習同伴身份和學生進行平等的討論以加深學生對某個問題的理解；③以指導教師身份對學生的錯誤進行必要的指導以便使學生少走彎路。
4.多媒體技術與建構主義學習理論的結合
如前所述，建構主義學習理論是認知學習理論的一個重要分支，建構主義的起源應追溯至皮亞杰的兒童思維發展理論，可謂源遠流長。但是自八十年代初期以來，盡管認知心理學已逐漸取代行為主義心理學占據了統治地位，而建構主義學習理論在很長一段時期內并未產生明顯的影響。直至近年來，隨著多媒體技術的日益普及，建構主義學習理論才逐漸引起人們的廣泛的注意，按照建構主義學習環境進行教改試驗研究的學校也日漸增多。個中緣由固然有學習理論的流行必然要滯后于作為其理論基礎的心理學的流行這樣一個因素，但是更重要的因素則是九十年代以前社會上還缺乏實現建構主義學習環境的理想條件。前已指出，建構主義學習環境包含四大屬性或四大要素即“情景”、“協商”、“會話”和“意義建構”。顯然，多媒體技術的特性與功能最有利于四大屬性的充分體現，例如：
“情景”──建構主義學習理論強調創設真實情景，把創設情景看作是“意義建構”的必要前提，并作為教學設計的最重要內容之一。而多媒體技術正好是創設真實情景的最有效工具，如果再與仿真技術相結合，則更能產生身臨其境的逼真效果。
“協商”與“會話”──協商與會話過程主要通過語言(少數場合用文字)作媒介，這就要求計算機輔助教學系統必須要有語音功能，即要用多媒體計算機才能支持。
一、智慧課堂互動教學概述
在開展智慧課堂互動教學的過程中，需要保證課堂的智能化和互動方式的合理性。當前，我國很多大學院校在開展課程教學的過程中都會使用多媒體網絡技術，就大學英語課堂教學來說，多媒體教學模式主要有傳統網絡、臺式計算機及投影儀等。這些教學設備能夠通過將教學內容音頻化及圖像化讓學生對其有更加深入的了解。同時，教師也注重課堂互動形式，針對某個教學切入點讓學生進行討論，來促進師生之間的交流。但是我國當前的這種課堂形式在一定程度上難以滿足智慧課堂的構建要求。智慧課堂互動教學要求教師在教學過程中引入信息技術，通過人工智能、云計算及無線網絡等形式創建信息化來體現更強的課堂互動教學形式。在這個過程中，學生可以擁有自己的移動終端設備，對自己想要學習的內容進行選擇，同時，還能夠與教師及同學進行在線交流。這種智慧課堂教學模式能夠使學生通過個性化的學習進行更好的學業診斷，也能使教師對學生的學習方式進行調整，對于增強大學英語教學效率有較大的作用。智慧課堂教學要求教??在教學過程中以培養智慧型人才為目標，對學生的思維能力進行擴展，使其能夠解決實際問題。因此，在構建大學英語智慧課堂的過程中，教師需要通過將信息技術與教學資源結合的方式，為學生創造優良的學習環境，改進教學方法。
二、大學英語智慧課堂互動教學的作用
（一）培養學生的思維能力
在大學英語教學過程中開展智慧課堂互動教學，能夠使得學生的思維得到發散，使其在學習過程中能夠從不同的角度分析問題。很多大學生在分析問題的過程中無法透過現象看本質，難以根據現有的問題發散自己的思維。而在開展智慧課堂互動教學的過程中，教師就能夠讓學生在交流過程中相互探討，使其對問題進行合理的假設，進而對其進行解決。智慧課堂互動教學要求教師給予學生適當的引導，但更需要學生自己主動探索和學習，增強自身的思考能力。
（二）培養學生的互動能力
智慧課堂互動教學對教師的教學能力有較高的要求，在實際教學過程中，教師雖然不能占據絕對的主體地位，但是還是需要對學生進行適當的引導及分析。很多大學生在學習英語的過程中不會與同學及教師進行互動交流，導致智慧課堂教學難以施展。互動教學模式就要求教師以學生的興趣為切入點，使得教學主題功能化和形式化。這樣教師就能夠利用智慧課堂教學要求中的信息技術，讓學生在學習過程中提升對大學英語的學習興趣。同時，教師要善于發現學生的特長，使其在學習過程中能夠發揮自己的優勢。互動課堂的構建目的就是對學生的互動能力進行培養，大學英語教學主要是需要對實際生活和工作過程中需要用到的語法和形式等進行訓練。教師可以通過對實際情境進行模擬的方式調動學生的互動積極性，使其在學習過程中獲得真實的感受，增強智慧課堂互動教學的作用。
（三）培養學生的創新能力
當前，很多教學模式都是對傳統教學的突破，在應用智慧課堂互動模式開展大學英語教學的過程中，教師就能夠對學生的創新能力進行培養。在利用智慧課堂開展教學時，教師需要讓學生進行小組合作學習，還需要開展研究性探討。這種教學模式是傳統教學中很難實施的，因此，在這種新型的教學過程中，教師就需要引導學生自主探究。學生在學習過程中需要調整自己的思維模式，對學習內容進行總結，并且找到最適合自己的學習及總結方式。大學英語智慧課堂互動教學模式的開展相對來說比較開放，學生在學習過程中可以表現出自己的多樣化個性，對于培養學生的創新能力及突破性思維有較大的幫助。
三、大學英語智慧課堂互動教學現狀
就我國當前的大學智慧課堂互動教學來說，雖然很多學校已經相應教學改革的號召，對教學方式進行了改革，但是實際上，大學英語智慧課堂互動教學的實施不容樂觀。智慧課堂的開展不僅要求教師具備新型的教學觀念，還要求教師應用新時期的成果開展教學。同時，教師還需要具備較強的教學適應能力，能夠與學生進行友好的溝通交流。但是很多教師自身在教學理念和模式上存在問題，教師的教學水平雖然大多經過專業認可，但是在實施教學手段的過程中還是難以根據教學的實際需求進行創新。教師在智慧課堂互動教學的過程中不具備較強的引導學生的能力和經驗。其次，教師對智慧課堂教學過程中需要使用的教學設備比較生疏，無法發揮現代化科學技術的教學效用。部分教師在教學過程中還是習慣傳統教學模式，無法有意識地與學生進行課堂互動，導致課堂教學氛圍不活躍，不能體現智慧課堂互動教學價值。
四、大學英語智慧課堂中的互動教學模式構建策略
（一）創設語言情境
大學英語作為一門語言學科，要求教師在開展教學的過程中能夠針對學科特點創設相關的語言情境。在開展智慧課堂互動教學的過程中，教師需要讓學生能夠自主發揮，融入到語言情境中。首先，教師需要研究教材，通過對教材內容的熟悉，為學生的學習安排合理的知識結構。大學英語語言教學內容最主要的特點就是實效性，學生需要通過語言學習培養自己對語言的實際運用能力。大學英語教學內容具備多元化的特點，很多知識點之間具備一定的關聯，因此，教師就需要對其進行網絡空間組合，使得學生能夠對問題進行多角度的思考。這種方式的教學能夠在一定程度上體現出智慧課堂特點。同時，教師還需要在呈現新知識的過程中組織學生進行交流互動，使其能夠將自己感受到的語言形式應用到學習情境中。
（二）創新教學形式
教學形式的創新是每個階段在開展課程教學的過程中都需要做好的工作。在大學英語智慧課堂互動教學的過程中，教師需要注重學生主體地位的發揮，使其能夠按照課堂教學要求達到學習目標。教師可以舉辦英語演講與辯論活動，讓學生能夠利用現有資源在演講與辯論課程中展現自我，這也是一種檢驗學生學習成果的方式。智慧課堂互動教學與應試教育存在較大的區別，在現階段的創新型課堂中，教師需要注重學生獲得的學習體驗，使其在學習過程中提升自己的交流能力。教學形式的創新旨在為學生的口語及交際能力的培養提供平臺，使得學生的綜合思維能力得到發展。
（三）借助現代化科技設備
智慧課堂互動教學就是以現代化設備作為教學基礎的新型教學方式。大學英語教師需要合理應用現代化科技設備高效實現教學目標。比如：高校可以根據學校的發展狀況，結合大學英語教學目標打造“U校園”。“U校園”主要能夠使得學生在學習過程中應用現代科技設備，通過云端與教師及同學進行在線交流。在這個過程中，教師能夠利用線上的方式對學生傳授教學知識及技巧。“U校園”能夠使線下教學與線上教學相結合，實現一站式多元化教學。這種智慧教育能夠將線上線下教學內容及方式進行較好的結合，注重教學過程中對知識的傳授，還能夠幫助學生處理相關數據，使其在學習過程中能夠獲取更多的資源。
（四）增強對教學成果的檢驗
很多大學英語教師在完成教學目標之后，就不會對學生的學習成果進行檢驗，導致教師無法明確學生學習中遇到的問題。智慧課堂互動教學的實施能夠增強對教學成果的檢驗。在檢驗學生學習成果的過程中，教師可以利用試題檢測的方式，雖然這種方式比較傳統，但是還是具備一定的效用，能夠使得學生在學習過程中存在的問題凸顯出來。其次，在開展互動教學的過程中，教師可以進行小組測驗。教師需要對小組進行知識檢測分配，讓小組學生在學習過程中通過寫作完成學習任務。這種方式能夠使得學生發揮主觀能動性，對于培養學生的思維有較大的幫助。同時，教師還能夠通過學生在測驗過程中的表現對其實際能力進行觀察，以增強教學的針對性。
