導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇對人工智能教育的建議，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式。基于人工智能的機器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。

一、人工智能的積極影響

人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。

（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優勢，整合了豐富的優質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節省教師的備課時間，提高其工作效率。

（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式。可利用網絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。

（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。

（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫。基于大數據分析與人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態、課程作業完成情況、測試成績和學習方式等。可為教師形成可視化的學生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。

二、人工智能的消極影響

人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：

（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。

（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。

篇2

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。

人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。

通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。

《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。

2 教學與實踐的探索

2.1 教材和實驗教學內容的選取

1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。

此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。

2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學方法和手段的改革

人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。

1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。

2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。

3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。

4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。

2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議

《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。

學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。

針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。

學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。

3 結論

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。

參考文獻：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.

篇3

國際市場

麻省理工學院開發自動駕駛技術，在無地圖鄉間道路上也能導航;Waymo計劃年內在鳳凰城正式推出無人駕駛打車服務;Uber將測試無人機送餐服務，最短只要5分鐘;美國白宮成立人工智能工作組，將決定美國對AI的投資力度。

國內市場

騰訊智慧零售首家全自助化智慧餐飲門店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能發展研究中心;京東智能音響叮咚mini2，與英特爾宣布戰略合作;青海省衛計委攜手騰訊共建“互聯網+健康醫療”。

A股上市公司重要動態信息

達實智能:中標1.9億元智慧醫院項目;廣電運通:與騰訊公司、財付通簽訂1883.82萬元地鐵云平臺AFC項目;全通教育:中標3496.44萬元科創集散地服務項目;麥迪科技:與安摯投資簽署產業并購基金框架合作協議;世紀瑞爾:擬1000萬元占比50%設立中唐瑞爾。

篇4

1 人工智能定義和發展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。

3 人工智能時代職業教育的發展策略

為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學與管理

在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。

3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業

在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。

3.4 完善終身學習的職業教育體系

隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。

4 結論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。

參考文獻

[1]謝青松.人工智能時代職業教育的轉型和發展[J].教育與職業, 2018 (8) :50-56.

[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業出版社, 2000.

[4]王璐菲.美國制定人工智能研發戰略規劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.

篇5

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

篇6

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

篇7

在培訓和管理領域，相似的顛覆性局面是否也會發生？新的技術、交互與呈現形式，是否會改變未來的培訓過程，顛覆管理的方法？基于我們多年來的人工智能培訓研究和實驗型項目，發現這樣的改變已經在悄然發生。

“崗位勝任力模型自動生成系統”便是典型的代表――只需要輸入某崗位的工作內容和系統提出的簡單問題，這個系統就能自動給予使用者此崗位的勝任力模型，提供結構化的面試建議，還能和企業的評價中心對接，給予招聘人員多視角的評價建議。通過這種方式選拔出的員工，其離職率明顯下降。這些簡單而基礎的應用，已經開始潤物無聲地滲入企業的管理領域，醞釀著未來翻天覆地的變革。

數據建模

預測員工心理狀態趨勢

計算機自主學習的強大，在于無止盡地自我完善，具有無與倫比的適應性和自生長性。事實上，人工智能看似神秘，其實充滿了大量的數學計算的研究過程。在人才發展方面，人工智能可以幫助我們預測員工的心理狀態趨勢，從而激發員工的熱情。

我們曾啟動了管理環境對人類心理的影響研究，旨在尋找那些激發員工工作熱情的最佳管理環境方面的實踐。目前已積累了3414個管理環境樣本，并針對每個樣本持續采集了約5年的員工心理及行為數據，調研不同企業所采取的管理戰略以及具體的執行方案。通過運用人工智能，我們進行了大量的建模和驗證工作，發現不同的管理方式下的員工心理狀態變化趨勢，尤其是工作動機，在一定程度上都是可預測的。事實上，在分類或趨勢預測的背后，是龐大的數據演算，建模和預測的過程包含了繁復的統計過程，包括描述統計與推斷統計。

與此同時，“預測”這一點對于人工智能應用而言很重要，因此，我們設計了沙盤工具“員工激勵與動機管理”――既然動機和行為是可預測的，那么就可以通過計算機模擬，用物理形式呈現在人們眼前。通過人工智能將各種管理環境中發生的事件融入其中，沙盤能夠圍繞動機水平高低、績效程度好壞兩個維度，對虛擬的企業員工進行分類，并讓沙盤參與者針對各類管理事件作出虛擬的處理選擇。根據學員的選擇，計算機可以預測并反饋其心理及行為的變化。這種運用了人工智能的沙盤工具，其預測準確性高達84%，置信水平0.95。這就意味著，如果一個參與者做了決策后，沙盤將能準確地預言各類員工的心理及行為變化趨勢。

運用人工智能進行“無責任的”開放式推演，在培訓過程中能允許參與者不斷試錯。學員根據自身的管理環境，可以實驗出合適的管理方法，并對培訓中所獲得知識進行實時驗證。

技術迭代

展開更高效的自主學習

隨著90后員工踏上工作舞臺，傳統的人工智能數據建模思路和方法被打破了。之前的模型設計思路通常是建立一個個假設，比如，正向激勵與負向激勵的抵消性、個人得失與他人得失的對比性、個人得失與環境公平性關系等，在此基礎上，通過數據集的分類統計來驗證假設的科學性，并調整參數來觀察預測的可靠性。但是新的數據集所具備的特點，極大地顛覆了先前的結果，尋找新的解決方案迫在眉睫。

此時，基于神經網絡的計算機自學習技術，即神經元自學習，是一個不錯的解決方案。相比以前的人工智能培訓工具，神經元自學習更為繁雜。為了讓計算機高效地自主學習、識別行為模式，我們需要將調研結果解構成更基本的參數“告訴”計算機，從而得出對應的結果。

展開神經元自學習具有一個明顯的優點，每當調研和統計結果有所更新，計算機就會自動對這些數據進行新的學習，對模型進行修正。這個過程是動態的，不需要人為干預。而且，當計算機再次遇到一個新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型設計，重新構建新的統計描述方式。神經元學習不僅節省了時間和精力，更能為沙盤推演參與者提供更深入的信息――通過選擇處理事件，能夠歸納出參與者的管理風格傾向性。這是傳統培訓和沙盤工具做不到的。

超越培訓 為管理帶來新思路

作為培訓產品來說，人工智能培訓工具已經足以彰顯其魅力，它允許學員在虛擬環境中試錯，讓工作效率得以改進。我們認為，它更重要的意義在于，對現實世界的指導。

篇8

機器超越人已不再遙遠

從識別、感知、認知，到做決策、反饋，人工智能在過去五年有非常大的進步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微軟小冰，決策的例子有Google Gmail的自動回復。

我在30多年前就做人工智能，可惜，無論對弈、語音識別、自然語言理解都沒有生逢其時。因為當時機器不夠快，數據不夠多，算法不夠先進。但是今天，它們夠先進了。

機器學習最重要的一個突破是深度學習。深度學習，就是用非常大的神經元，用巨量的數據充進去訓練。它可以在識別、分類或者預測方面，遠遠超過任何過去的算法。這個學習的算法特別適合巨大的數據量。

什么情況才能用人工智能？人工智能不是萬能的，但滿足以下條件，人工智能絕對可以做出特別有價值的產品：千萬級別的海量數據；頂尖的科學家；非常清晰領域的邊界；非常好的標注；非常多的計算量。

很多人說人工智能好遙遠。其實不是，百度、淘寶、滴滴的背后都是一個人工智能引擎。一些過去認為比較遙遠的，如圖像識別、語音識別的比賽，機器已經超越人了。

人工智能的應用領域

一個創業公司的用戶達到了千萬級別的時候，肯定需要人工智能引擎。因為系統需要做一些判斷和推薦：推薦什么商品給用戶，該放什么樣的廣告。所以，做人工智能創業的，最好是已經有互聯網數據的公司。

當然，還有很多公司是沒有互聯網數據的，這些公司也能創造價值。

哪些領域會最先呢？一定是數據最大、最快能產生價值的領域。如金融領域：銀行、保險、券商、智能投庫、AI量化基金，是最快能產生價值的。

哪些是對人類最有意義的？一定是醫療領域。癌癥的檢測、切片，基因個性化的治療。

最大的一個領域應該是無人駕駛。當電動車、共享經濟、無人駕駛三件事情同時發生的時候，人類經濟會產生最大的提升和改變。以后我們出去打車，應該是隨叫隨到，人都不需要買車了，停車場也不需要了，路上的車也變少了，空氣也變好了，這些都是一些會發生的很好的“副作用”。

最厲害的AI公司將是Google。當Google搜索里面的引擎被提煉出來成為一個Google大腦的時候，用在互聯網領域就變成了Gmail的自動回復，變成了Google的搜索和廣告；用在汽車領域就是GoogleCar；用在人的健康領域就成了GoogleHealth；用在圍棋上就是AlphaGO。

百度大腦也是一個類似的項目。每個偉大的互聯網公司都應該考慮：擁有大數據是不是也應該像Google一樣，用更多的深度學習創造商業價值？

中國有特殊機會

當你要做人工智能的時候，我有幾個建議：要有特別大的數據，最好是閉環的，只有你有，別人沒有；要買很多機器，尤其考慮GPU；要有經驗豐富的深度學習專家；最后要把年輕人訓練起來。

為什么特別提到訓練年輕人呢？因為一個優秀的數學和計算機專業畢業生，培訓6個月就可以做人工智能工程師了。

因此，最領先的人工智能國家，當然是技術最領先的、論文最領先的、應用最領先的，而且也是年輕人最上進、最努力、最勤奮的國家。

中國有一些很特殊的機會。中國教育特別重視優秀的理工、數學底子，世界上的人工智能論文43%都是中國人寫的。中國傳統企業比美國落后，但這表示人工智能注入進去就會產生很大價值。在座每一個潛在的獨角獸公司和快到獨角獸的公司，如美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能專家，幫他們提升價值。美國領先的公司，無論是Google、坦斯福羅，還是微軟、CNTK、Facebook，在中國都很難本土化，這都是中國公司的機會。

人工智能時代的投資藍圖

創新工場在人工智能時代的投資藍圖包括以下幾個方面。

大數據公司。誰有大數據，我們就可以做人工智能。

R別。語音、手勢、人臉等識別會有很大的突破，但是自然語言的理解，即語義方面的突破，可能還需要5-10年。

傳感器。傳感器現在很貴， Google做輛車要幾十萬美元，但我深信三年以后價格就會降下來。所以，我們更愿意投資那些現在看起來很貴，但一旦量產價格就會降下來的公司。

家庭機器人。家庭機器人長的像人的，恐怕還需要近十年的時間。但是，一些智能音箱、工業商業的應用，可以快速發展起來。

無人駕駛。無人駕駛一定是先開始輔助人駕駛，然后人來輔助機器，最后才能達到全天候的駕駛。

我們投資的人工智能項目，比較著名的是FACE++，還有地平線機器人、小魚在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的無人車，它已經開始在園區里面上路測試了，連駕駛盤都沒有，所以完全是無人駕駛的工作。

我們深信，十年以后回顧人類歷史，人工智能不只是一個創業的機會，也絕不僅是一個移動互聯網之后最好的創業機會，而會被認為是人類有史以來最好的創業、創新機會，對人類有潛在的巨大改變，對人類生活有最大提升的一種技術。（本文摘自李開復12月6日在WISE-2016獨角獸大會上的演講，有刪改，標題為編者所加，未經本人確認。）

一周視點

李開新

360手機執行副總裁2017年不折騰

作為初創企業和新品牌，穩和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折騰，有正確的方向和明確的定位，企業總歸會成功的。

12月5日，360手機新掌門李開新接受媒體采訪時表示，2017年的思路是穩健運營，不折騰，不去做一夜暴富的夢，認認真真專心做手機。

古永鏘

優酷創始人、阿里文娛戰略投資主席融合、鏈接是未來關鍵

用兩個詞來形容我看到的未來：融合和鏈接。搶用戶、圈地這種邏輯在新的十年越來越難，但如何使融合和鏈接產生增值是企業需要考慮的關鍵。

12月6日，古永鏘在WISE-2016獨角獸大會演講中說，未來是融合的時代，也是全球互聯網的時代。文化娛樂將是一個重要風口，產生很多創業機會。

唐沐

篇9

一、引言

人工智能的不斷發展與拓展促進了我國各個領域的發展，同時對各個行業產生巨大沖擊，很多需要人工機械作業的領域將會使用機器人，造成大量人員的失業。面對如此現狀，今后我們高中生如何做好職業生涯規劃成為當務之急，只有深刻把握社會發展趨勢，加強學習方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰、抓住機遇、趨利避害，做好職業選擇和規劃，更好地適應今后的社會發展。

二、人工智能的發展現狀和趨勢

（一）人工智能的發展現狀

“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。目前，人工智能技術在美國、歐洲和日本呈現飛速發展趨勢。隨著人工智能技術的快速發展，人工智能已經在各個行業得到廣泛應用，其中比較典型應用主要包括符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學習、問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術以及專家系統等，這些在計算機領域、化學領域、醫學領域以及礦物勘測領域等得到廣泛應用，并取得較好效果。

（二）人工智能的發展趨勢

技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會綜合模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感等進行全方位發展。隨著全球化趨勢的不斷增強，今后人工智能會向著全球國際標準的方向發展。人工智能技術不斷地在就業領域應用及發展，因此高中階段就對自己的職業生涯有著規劃是未來發展的必然趨勢，并且美國、加拿大等先進國家早早的就把高中生職業規劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業規劃教育課程的高中畢業生，甚至大學畢業生對自己的規劃都有著明確的方向，我國目前某些地區高中階段已經安排了職業規劃類型的課程，相信不久高中生職業規劃的課程也會出現在更多地區的校園。

（三）人工智能發展對就業的影響

隨著機器眼下正在取代的首當其沖的是那些簡單機械操作的勞動者，比如說我國工廠里的初級工人正在面臨自動化的威脅。還有美國福特公司，不僅大量裁減藍領工人，而且還要把工廠搬到別的州或國家去，那里稅收更低、政策環境更寬松、工會更友善的，在這些地方使用機器人不僅可以提高作業效率和質量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業創造更多的效益。

隨著人工智能的快速發展，人工智能對各個領域的就業產生了重大影響，我國也在往這個方向發展，對于IT行業，今后會大量使用機器人進行工作，制造業也在逐漸增加使用機器人。技術的進步，使得個人的生產效率得到了巨大的提升。雖然就短期而言，機器是不會一下子取代大多數人，但我們必須未雨綢繆、防患于未然。有一些機械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如流水線工、司機、配藥師等，機器比人還擅長，這些領域將會淘汰大量的工人，導致很多人員失業。而很多工作需要人搭配機器做才最高效，這些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和機器協作的過程中，機器一定會不斷智能優化的，在單一專業的工作內容中，機器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業。對于人際溝通事務，由于需要人與人之間的交流，還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。

對于我們高中生而言，勤動腦，勤動手，不斷創新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學習知識，還要培養創新能力和實踐能力，以應對迎接人工智能的挑戰。

（四）高中生應該怎樣規劃職業生涯

面對人工智能的快速發展，今后我們高中生應當趨利避害，努力做好職業生涯規劃，實現自我價值的增值，具體來說應當從以下幾個方面入手：

1.增強職業規劃的意識

高中生要根據自身的主觀因素以及外界的環境因素，分析、歸納、選擇自己的職業發展方向，并且制定相應的學習、培養計劃，采取必要行動去實現目標。這種確定人生方向的規劃問題應該在高中階段每一個學生都應該對自己有著清醒的認識，并且得到自身的重視，對選考科目的選擇及大學志愿的填報就不會盲目、無頭緒，在高中階段有了明確的目標會使自己的學習方向更加準確，學習積極性更加強勁，同時在就業選擇上也可以盡量地少走彎路。

2.選擇高水平的職業指導教師

高中生實現從學校到社會或者更高層學校的過程中職業規劃具有重要的導向作用，因此在高中階段一個好的職業規劃指導教師對學生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業規劃指導教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強調任職職業資格的嚴格性；其次就是指導教師要善于啟發式指導學生，增強學生的獨立思考能力，在教師的幫助下充分認識自己的天賦、特長、興趣、能力、心理等方，發現和挖掘自己多方面的潛能，學會正確利用各方面條件充分發展。同時，要注意避免指導教師的思想左右了我們的思想，只有準確的認識自己，才能促使我們帶著自己的職業規劃繼續努力進步。

3.自己的高中生涯規劃

高中的三年，對一個高中生的人生有著重要的意義，因此高中階段可以進行分階段的自我管理培養。高一階段：剛進入學校，通過學習了解學科特點，利用學校、教師、網絡、社會了解就業動向，自我優勢結合人才需求，明確選考科目，初步制定職業發展意向。高二階段：正確處理選考科目學習與學考科目學習的關系，既突出專業知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數學英語必考科目學習與選修科目深化拓展的關系，既要提高高考成績又要深化拓展專業素養；既要強化高考復習又要重視面試培訓，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準備。因為近年來重點大學通過高考統一招生錄取的名額正在減少，而自主招生或“三位一體”的名額大量增加，有志于就讀名牌大學的學生要注意這方面的情況。同時高中生要根據自己的理想多去了解高校情況，多去了專業設置的情況，為報考適合自己的學校及專業做好信息準備。

4.積極參加選修課程，為今后的職業生涯做好基礎

按照教育部有關規定，高中學校要開設選修課程。我們可以根據自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進行學習，這不僅可以及早的發現我們的喜好和特長，為我們的職業生涯做規劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎知識的培養也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業生涯奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]劉界，黃冠，王冰潔.關于人工智能教育如何彌補當前教育缺陷的思考[J].內蒙古民族大學學報，2006，12（3）：50-51.

[2]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真，2003.20（8）.

篇10

一、研究背景及意義

在剛剛過去的2016年，圍棋領域的“人機大戰”掀起一股人工智能的浪潮，以“阿爾法狗”為代表的人工智能戰勝了韓國的圍棋高手李世石，由此人工智能的發展引人深思。很多人會覺得人工智能是一個很遙遠的事情，始終抱以一種懷疑的態度去看待人工智能。其實不然，人工智能從上世紀40年展至今，且不說現在家家都在使用，但是在我們的生活中至少是隨處可見的，比如，計算機行業、銀行業、會計業等都在使用的智能處理系統，而且范圍越來越廣，技術越來越具有深度。在傳統的會計行業中，會計核算工作從憑證到報表都是由人工來完成的，但是現如今財務會計中的大部分工作都可以由財務軟件來完成，大大的解放了會計中的人力。也是在去年的3月份，著名的會計師事務所德勤對外宣布將人工智能引入會計行業，這一宣布也是幾家歡喜幾家愁。雖然人工智能讓會計實務變得更加便捷、精準，但是傳統會計行業中那些被人工智能替代的手工記賬人員將何去何從？筆者從一個會計人的角度對人工智能時代下的會計行業進行探討，目的是明晰人工智能對會計行業的影響，以及傳統的會計人員如何應對人工智能時代的到來。

二、我國人工智能在會計行業的應用現狀和展望

(一)我國人工智能在會計行業的應用現狀會計行業主要涉及的是企事業單位、政府機構和會計師事務所，這三大類是有會計核算系統的主要主體。就我國來說，很多涉及會計工作主體對于人工智能的應用僅限于會計系統，而且在會計系統中一些類似于審核、判斷等主觀行為還是要財務人員手工進行操作。目前市場上已經存在各種可以滿足不同類型組織結構會計主體業務需求的會計軟件，可以說應用已經十分廣泛了。但是就會計師事務所來說，作為主要業務之一的審計業務在人工智能方面應用的稍微較少，因為對于上市公司審計業務而言，需要填制大量的審計工作底稿，包括電子版和紙質版，這些數據的錄入目前還是依賴于手工。

(二)對人工智能在會計行業中應用的展望任何一位會計人都清楚地知道，會計行業是一種具有嚴瑾性、及時性的行業，并且會計工作程序多，處理起來比較繁雜。所以對于會計人員來說加班是家常便飯，從某種程度上來說，會計人員也希望有一天能有人工智能來替代這繁瑣而枯燥的工作。目前已經應用的人工智能解決了一些基本的操作，比如憑證和報表的生成等等，但是還遠遠不能滿足目前會計主體多樣性的需求。比如人力資源會計，就需要一個適合企業特點的模型來對企業的人力資源進行計量和報告，此模型可以對企業的人力資源進行大數據的分析，從而可以合理的進行人力資源管理，這也是有效降低成本的途徑之一。這樣的需求在管理會計，環境會計等眾多會計的分支中都是需要的，因為現在會計的職能越來越傾向于決策，決策過程中就需要會計提供相應的資料，這些資料通過會計的手工計算和分析往往難以獲取，如果人工職能可以進一步運用科學知識來解決這個難題就再好不過了。

三、人工智能對會計行業的影響

(一)提高了會計信息的及時性和精準性不管是企事業單位還是政府機構或者會計師事務所，在運用會計軟件之后，一方面對于當日發生的各項經濟業務都能及時的進行處理。因為會計人員的只需要登錄系統進行相關事務的選擇或者審核就可以了，期末系統會根據已經有的數據自動生成相關報表，相比較傳統會計的手工填制憑證和編制報表要及時得多。另一方面，在傳統的會計業務處理時，會計員手誤記錯賬是常有的事，雖說現在的財務系統也需要手工錄入一些數據，但是當錄入出錯時系統給予提示，所以這種情況下，大大降低了數據出錯的概率，即提高了會計信息的準確性。

(二)一定程度上抑制了財務信息造假在提高準確性和及時性的基礎上，人工智能在會計行業中的應用還可以相對防止財務信息造假。在特定的會計核算系統下，每一位登錄系統的人員都會有唯一的賬號和密碼，以及自己的權限，可以說分工明確，相比較傳統的會計核算中崗位相容現象十分嚴重，尤其是在中小企業里，人工智能的應用對于職能清晰劃分有助于遏制信息的人為造假。但也不是說人工智能可以杜絕財務造假，因為盡管大部分工作在系統中完成，每個人只能進行自己職能范圍內的操作，但是系統終歸還是由人來控制的，還無法應對管理層凌駕于會計人員之上的內部操縱現象。

(三)會計行業中傳統崗位需求減少隨著人工智能在會計行業的應用領域越來越廣，傳統會計崗位就不需要那么的職員了，這是顯而易見的變化。會計電算化早在上世紀八十年代就在我國有所發展和普及，發展至今，已經商品化，為各種會計主體所使用，使得原本那些簡單的會計記錄和核算工作被人工智能所取代，相應的，這些崗位上的會計人員也就不再需要。

(四)會計信息安全性受到威脅目前應用廣泛的各種電算化核算系統，都是以電子形式對會計主體的各種財務數據進行保存，電子存儲的數據保存形式有很多優點，比如保存方便，數據容量大，便于查找和使用等。另一方面，現在的系統如果防護措施不到位很容易被黑客攻擊，同時目前網絡的安全性也大大降低，信息在網絡傳輸過程中可能會被攔截，所以企業的財務信息就會被泄露出去，嚴重的話，還會造成重大商業秘密的外泄，給企業帶來損失。

四、會計人員如何應對人工智能的“入侵”

(一)學習會計電算化處理，跟上人工智能的步伐作為一名會計人員，如果在智能時代還停留在傳統會計處理方法上，那只能被時代所淘汰，這個社會本來就是優勝劣汰，新的技術方法已經產生，你沒掌握那你就是被打敗的那個，至少要跟上時代的步伐。國家目前對于會計人員有接受繼續教育的要求，會計人員可以借助這一平臺學習當前的人工智能在會計領域的應用，也可以自主的學習會計電算化的相關應用。

(二)由簡單的財務會計向綜合型會計人才轉變雖然人工智能時代減少傳統會計崗位的需求，但是隨著國家近幾年來對于管理會計的發展的鼓勵，各會計主體尤其是企業對于管理會計的需求增加，而目前管理會計的工作是人工智能無法完成的，因為這其中涉及大量的職業判斷以及包括審計業務里也是含有很多的會計估計。所以會計人員應該在人工智能時代努力學習會計其他方面的知識，比如管理會計和審計業務的內容等，掌握多方面知識，使自己成為一名復合型會計人才。

(三)以積極的視角來看待人工智能現實中有很多會計從業人員狹隘的認為人工智能可以取代他們，甚至完成他們完成不了的工作，于是乎就開始說會計行業沒有前景，進行轉行，而不去想著提升自己的執業能力。從以上的分析可以看出，這種消極的觀點是不對的，不僅不利于會計人員自身的發展，也不利于整個會計行業的發展。五、結論總的來說，人工智能日益蓬勃的發展固然是好事，應該把此作為提升自我的動力，而不是避而遠之。就會計行業而言，由于其中涉及的大量會計判斷和會計估計，以及管理會計越來越突出的地位等多種客觀因素的存在，所以不需要抱以一種人工智能摧殘了工作崗位的態度來考量，大可不必擔心會計人員的工作會被人工智能所取代，這是我們必須明確的一點。轉變自己傳統的職業發展觀，向復合型人才轉變才是硬道理。

參考文獻：

[1]祝姍.人工智能與會計人員[J].財稅研究，2016(15).