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人工智能教育現(xiàn)狀

第1篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關鍵詞：人工智能；計算機網(wǎng)絡教學；現(xiàn)狀；運用

中圖分類號：TP393-4

所謂人工智能，就是利用人工方法在計算機上實現(xiàn)智能，也可以說是人工智能在計算機上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經(jīng)學、語言學、信息論和通訊科學等眾多學科和領域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學理論為支撐，掌握人類智能的本質規(guī)律；二是以計算機科學為支撐，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行智能模擬，實現(xiàn)人機互動；三是以生物學理論為支撐。

1 人工智能技術的特征

智能技術主要分為兩類，人類和計算機智能，兩者存在相輔相成的關系。利用人工智能技術能夠實現(xiàn)人類智能向機器智能的轉化，相反，機器智能也能夠利用智能教學轉化為人類智能。

1.1 人工智能的技術特征。首先，人工智能具備非常強的搜索功能。該功能是利用相關搜索搜索技術實現(xiàn)對海量信息的快速檢索，滿足個性化信息需求；其次，人工智能具備很強的知識表示能力。具體來講，就是人工智能對信息的行為，能夠像人類智能一樣，對模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強的語音識別和抽象功能。前者主要是為了對模糊信息加以處理。而后者主要是為了對信息重要度加以區(qū)分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機器提出具體要求便可，至于復雜的解決方案就交給智能程序了。

1.2 智能多媒體技術。首先，人機對話更加靈活。傳統(tǒng)多媒體在人機對話方面極為欠缺，導致教學單調乏味，不能取得預期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠實現(xiàn)人機自由對話和互動，同時還能結合學生實際對學生的問題給出不同層次的答案。其次，教學可行性更強。由于學生在認知能力和個人素養(yǎng)方面都存在差異，而且學習主動性也不盡相同，人工智能必須要結合學生實際學習狀況，為每一位學生設計制定個性化的學習計劃和學習目標，對學生進行針對性較強的教學，真正實現(xiàn)因材施教。再次，具有強大的創(chuàng)造性和糾錯性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現(xiàn)方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實際教學過程中，智能多媒體可以對教學雙方的行為進行智能評價，以便能夠及時發(fā)現(xiàn)教學中的薄弱點，有助于實現(xiàn)教學相長，全面提高教學質量和教學效果。

2 計算機網(wǎng)絡教育的現(xiàn)狀

隨著現(xiàn)代科學的進步，網(wǎng)絡信息的發(fā)達，人們的教學觀念和學習觀念都發(fā)生了前所未有的改變，網(wǎng)絡時代正全面到來。為了滿足現(xiàn)代社會對人才的實際需求，培養(yǎng)大量現(xiàn)代化優(yōu)秀人才，計算機網(wǎng)絡教學模式業(yè)已成型并不斷完善。目前，高校正規(guī)教學模式依然是現(xiàn)代教學主流，盡管在系統(tǒng)傳授知識和規(guī)范培養(yǎng)人才方面具有無可比擬的優(yōu)勢，但在資金投入、效益創(chuàng)收和時空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無法有效滿足現(xiàn)代教育的發(fā)展要求。

計算機網(wǎng)絡教學對傳統(tǒng)教學形成了巨大挑戰(zhàn)，并產(chǎn)生了深遠影響。它不僅有效彌補了傳統(tǒng)教學的時空限制缺陷，而且賦予了教學極大的樂趣性，吸引了越來越多的人積極投身到網(wǎng)絡教學建設中去，任何人無論何時何地都能夠通過網(wǎng)絡課堂去學習和提高。但目前計算機網(wǎng)絡教學發(fā)展仍處于探索期，在實際運用方面還存在許多問題：第一，計算機網(wǎng)絡教學中的學習支持服務體系尚不健全，導學手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務方式上缺乏針對性、策略性和積極性；第二，計算機網(wǎng)絡實驗教學中存在著空間分散、時間流動和自主性差等問題和弊端；第三，計算機網(wǎng)絡的系統(tǒng)承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡考試的開放性，確保考試的客觀性、公正性、權威性，已經(jīng)成為網(wǎng)絡教學發(fā)展的瓶頸；第五，計算機網(wǎng)絡教學中的核心支撐系統(tǒng)――CAI，還無法有效滿足和適應網(wǎng)絡教學的實際需求和發(fā)展要求。

主流CAI課件主要有兩種，一種是單機版的初級課件，包括簡單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網(wǎng)頁等。一種是高級的網(wǎng)絡版課件。該類課件主要以靜態(tài)圖文和動態(tài)演示組成的網(wǎng)頁為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實現(xiàn)師生互動、網(wǎng)絡答疑的一種改進型課件。初級課件在實際教學中以操作容易、更新及時和維護方便著稱，但實際上就是傳統(tǒng)教學手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動性方面有著不錯的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護復雜。因此，高級網(wǎng)絡課件是目前網(wǎng)絡教學中的主流課件，已經(jīng)成為了計算機網(wǎng)絡課件的固定模板。改進型的網(wǎng)絡課件有效地解決了傳統(tǒng)多媒體在師生互動不足的問題。上述兩類課件是現(xiàn)在最為常見的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優(yōu)勢，但作為網(wǎng)絡教學的重要手段，仍存在許多問題和弊端：無法實現(xiàn)因材施教，無法開展層次教學；作為教學的一大主體，學生在個性化交互操作方面仍有很大不足；對學習過程中出現(xiàn)的普遍問題無法進行智能統(tǒng)計、分析和評價等。

3 人工智能技術在計算機網(wǎng)絡教學中的運用

3.1 人工智能多媒體系統(tǒng)。（1）知識庫。智能多媒體已經(jīng)不再是用來進行紙質媒體數(shù)字轉化的工具了，它應該具備相應完善的知識庫，而知識庫里的教學內(nèi)容要結合教學實際和學生現(xiàn)狀進行針對性、個性化設計。同時，要實現(xiàn)知識庫資源的高度共享，并及時加以更新和補充，如此才能充分發(fā)揮知識庫的教學服務作用。（2）教學板塊。教學板塊的設計主要是出于教學綜合性考慮的，教學方法的創(chuàng)新是其關注的重點內(nèi)容。該模塊的實現(xiàn)要以掌握專業(yè)知識、教學策略和人機對話等領域的知識為前提，結合學生實際學習現(xiàn)狀和特點，利用智能系統(tǒng)的現(xiàn)代化技術手段對知識和相關教育措施加以高效搜索。（3）學生板塊。及時掌握學生心理動態(tài)和學習狀況是智能網(wǎng)絡教學的一大特征，結合學生實際狀況加以智能評判，進而加以針對性指導和個性化輔導，實現(xiàn)因人施教和因材施教，全面提高學習效率和學習質量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統(tǒng)無法忽視和省略的關鍵模塊，整個智能系統(tǒng)的正常運行離不開人工程序操作，用戶需要通過用戶終端將教學內(nèi)容上傳到網(wǎng)絡教學平臺，才能順利完成教學。

3.2 人工智能多媒體教學的發(fā)展。（1）加強與網(wǎng)絡的結合。隨著網(wǎng)絡技術的成熟，智能網(wǎng)絡教學與網(wǎng)絡之間的關系日益緊密，多元化、多維度網(wǎng)絡空間日益成為一種趨勢?；ヂ?lián)網(wǎng)具有信息量大、更新速度快、超時空性等優(yōu)勢，加強與網(wǎng)絡的結合是人工智能計算機網(wǎng)絡教學未來發(fā)展的重要方向。（2）加強智能的應用。人機對話、機器指導的教學模式將成為未來網(wǎng)絡教學的核心模式，傳統(tǒng)教師的角色將逐漸被計算機取代。最為典型的就是現(xiàn)代智能導航系統(tǒng)。（3）加強系統(tǒng)軟件的研發(fā)。系統(tǒng)軟件的更新日新月異，舊的系統(tǒng)軟件已經(jīng)無法有效滿足網(wǎng)絡發(fā)展的時代要求，加強系統(tǒng)軟件的研發(fā)以便充分滿足網(wǎng)絡要求，更好地幫助學生解決實際問題，進而提高學習效率和教學質量。

4 結束語

人工智能技術在計算機網(wǎng)絡教學中的運用將為現(xiàn)代化教育提供新的發(fā)展思路，將全面改善網(wǎng)絡教學環(huán)境，拓展學習服務渠道，提高計算機網(wǎng)絡教學質量，并有可能徹底打破計算機網(wǎng)絡教育的時空限制，全面加強網(wǎng)絡教學的開放性，實現(xiàn)網(wǎng)絡學習的個性化、人性化和智能化，充分落實以學生為本的教學理念。未來CAI技術的進一步成熟將全面提高網(wǎng)絡教學的整體格局，我們有理由相信，智能網(wǎng)絡教學將迎來全新的發(fā)展春天。

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第2篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

>> 智能游戲開發(fā)與設計課程教學方法探索數(shù)字媒體技術專業(yè)游戲設計與開發(fā)方向本科課程設置的探討游戲設計與開發(fā)課程教學方法探析游戲開發(fā)應用中的“人工智能”課程教學方法探討基于多元智能理論的網(wǎng)絡教育游戲設計與開發(fā) 面向游戲開發(fā)方向的“計算機圖形學”課程建設探討計算機審計課程開發(fā)與建設探討智能信息處理課程群輔助教學網(wǎng)站的設計與開發(fā) 益智小游戲設計與開發(fā) 游戲設計方向課程建設研究 “人工智能與游戲編程”課程設計高職游戲開發(fā)專業(yè)課程體系建設基于普通高校成人高等教育課程開發(fā)與課程建設的探討數(shù)字游戲設計專業(yè)建設方案探討智能科學與技術專業(yè)的算法設計與分析課程教學探討《Flas設計》課程建設的研究與探討《網(wǎng)絡綜合布線設計與施工》課程建設探討基于工作過程的《網(wǎng)頁設計》課程開發(fā)與設計探討 “智能科學與技術”本科專業(yè)軟件實踐類課程建設探討 “新藥設計與開發(fā)”精品課程的建設與實踐常見問題解答當前所在位置：l.

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Study on Intelligent Game Development and Design Teaching

YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao

(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)

第3篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關鍵詞：計算機技術理論；人工智能；云計算與數(shù)據(jù)庫

21世紀以來，計算機廣泛應用到社會生活生產(chǎn)中，使計算機技術理論成為當代重要的學科之一。計算機各個邏輯器件的不斷更新，推動了電子技術的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)進入了超大規(guī)模集成電路的時代。而隨著微電子技術的發(fā)展，直接帶動了計算機系統(tǒng)結構的革新，使計算機技術的最新理論和方法得以應用。計算機已從以前單一計算的裝置變革成為計算機網(wǎng)絡、并行分布式計算機系統(tǒng)和多計算機系統(tǒng)等多種高性能的系統(tǒng)。

1人工智能技術理論研究

人工智能是用人工的方法和技術模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)某些“機器思維”。具體來說，就是研究如何使機器具有能聽、會說、能看、會寫、能思維、會學習、能適應環(huán)境變化、能解決各種實際問題的一門學科。

1.1人工智能的應用和發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能技術包含自動定理證明、問題求解、自然語言處理、人工智能方法、程序語言和智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)及自動程序設計等等。目前，人工智能的應用領域主要有以下幾個方面：一是問題求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解決的問題，會像人類一樣進行獨立地思考。二是邏輯推理與定理證明。這是人工智能研究時間最久的領域之一，也是一個極其重要的論題。邏輯推理與定理證明不僅需要有根據(jù)假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作。三是自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術應用與實際領域的典范，當前的主要課題是：如何使計算機系統(tǒng)以主題和對話情景為基礎，生成和理解自然的語言，應用到人們的日常生活中，例如：汽車的語音導航系統(tǒng)，手機的語音輸入系統(tǒng)等。四是智能信息檢索技術。信息獲取和檢索技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要破解的命題，將人工智能技術應用于這一領域是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。

1.2目前人工智能發(fā)展的瓶頸

人工智能學科的發(fā)展曲折，面臨不少難題，主要有以下幾個方面：一是研究方法不足。由于目前人類對人本身腦部結構和大腦工作模式認識的不完全，導致無法真正實現(xiàn)對人腦運行的模擬。二是機器翻譯存在困難。機器翻譯所面臨的主要問題是構成句子的單詞和歧義性問題。要消除歧義性就需要結合原文的上下文來對句子進行分析，從而尋找該語句在上下文中的準確意義。

1.3人工智能未來發(fā)展的展望

人工智能具有十分巨大的發(fā)展?jié)摿?，在各種新科技的出現(xiàn)層出不窮，人工智能將來的發(fā)展將不可限量。一是構建智能計算機，代替人類從事腦力勞動。將人類從繁雜的腦力勞動中解放出來，從而極大的提高運算速度和效率。二是計算機的自然語言處理。它是未來計算機科學領域與人工智能領域中的重要研究方向和發(fā)展趨勢。隨科研人員的艱苦努力，在自然語言處理領域已取得了令人矚目應用成果，不久將會有許多產(chǎn)品出現(xiàn)在眾多領域。三是計算機的自主繼續(xù)學習。目前科學家正在研究如何使計算機模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，自主的增長新知識或技能。這是一個新的發(fā)展趨勢，雖然目前還沒取得顯著的實質性成果，但隨著研究的深入，許多新的學習方法出現(xiàn)在人們的視野中。

2云計算與數(shù)據(jù)庫技術理論研究

云計算與數(shù)據(jù)庫是源于計算機科技所誕生一種信息儲存模式。云計算與數(shù)據(jù)庫是通過將信息資料進行抽象虛擬化的一個過程，主要通過將網(wǎng)絡上存在的資源進行虛擬化處理，供被服務方作統(tǒng)計研究使用，經(jīng)過云計算與數(shù)據(jù)庫技術處理后的網(wǎng)絡資料就會產(chǎn)生商業(yè)價值，有利于企業(yè)和個人對所其所需的材料進行有償或無償?shù)氖褂谩?/p>

2.1云計算與數(shù)據(jù)庫國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

隨著經(jīng)濟社會的迅猛進步，我國越來越重視云計算的應用，政府部門也結合中國實際，為云計算的基礎建設提供了資金投入與環(huán)境保障，并且在國家重點科研技術部門設立了直接負責云計算的發(fā)展與開發(fā)活動的專業(yè)部門。據(jù)報道，2016年我國在云計算與數(shù)據(jù)庫建設方面投入資金10億美元左右。由此可見，云計算與數(shù)據(jù)庫的應用為人們的生活與工作帶來了更為高效、更為優(yōu)質的服務。而聚焦國外的發(fā)展顯示，云計算與數(shù)據(jù)庫技術所儲存的相關信息資料已經(jīng)達到了全世界數(shù)據(jù)資源的20%，能夠充分的為人們提供高效優(yōu)質的資料信息。而云計算自身的安全應用也為更多的企業(yè)和個人提供了更優(yōu)質的服務類型，有利于全球經(jīng)濟的持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展。

2.2云計算與數(shù)據(jù)庫發(fā)展存在的問題

實現(xiàn)云計算與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，系統(tǒng)的標準化工作還需要更進一步的研究，還有一系列有待解決的問題。最重要的就是數(shù)據(jù)的安全和隱私問題。用戶數(shù)據(jù)存儲在云端，如何保證用戶的數(shù)據(jù)不被非法訪問和泄露。同時系統(tǒng)本身的可擴展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重點解決的問題。云計算在縮短單機密集數(shù)據(jù)處理任務時，對于傳輸?shù)皆贫松系男畔⑻幚硎欠癜踩в匈|疑，若處理不當，將會對云計算的發(fā)展產(chǎn)生一定負面影響。當今，計算機和移動網(wǎng)絡的發(fā)展，使計算機技術理論應用到社會生活的各個方面，對當今最新的人工智能技術、云計算與數(shù)據(jù)庫技術等方面的發(fā)展現(xiàn)狀進行研究，對于整個世界的科技與經(jīng)濟發(fā)展都有著決定性的作用，計算機技術的發(fā)展也必將更好地改善人們的生活方式和生產(chǎn)模式，更好地為人類服務。

參考文獻：

[1]楊焱.人工智能技術的發(fā)展趨勢研究[J].信息與電腦(理論版),2012(8).

第4篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

好萊塢大片中彰顯的人工智能，令人們開始擔憂人類未來會被更智能的機器人所統(tǒng)治，甚或消滅。而史蒂芬-霍金有關人工智能或使人類滅亡的論斷，以及企業(yè)巨鱷埃隆-馬斯克關于“創(chuàng)造人工智能就像召喚魔鬼”的言論，無疑令人類對人工智能的擔憂雪上加霜。這么說來，難道人類注定無法避免被計算機所征服？

有關人工智能話題這個熱門話題，我們有必要進行一次深入探討，了解人工智能的優(yōu)劣勢。首先，人工智能已是我們生活的一部分。谷歌搜索背后運用的計算，或者快速瀏覽亞馬遜網(wǎng)站，計算機軟件一直在學習如何快速有效地作出反應。在人們眼中，這種程度的人工智能“局限大”且“能力弱”，因為它只能在發(fā)明者給定的框架內(nèi)運作。相比之下，“局限小”或者“能力強”的人工智能意味著，果斷執(zhí)行違背發(fā)明者意愿的任務，這種人工智能不會“思考”，但是能夠臨場發(fā)揮。然而，目前還不存在這種意義上的人工智能，因為在模擬人腦運作或從零開始構筑自主處理能力方面還困難重重，更不用說創(chuàng)造一個擁有自我意識和思想的機器人。

為了真實探究人工智能現(xiàn)狀，記者參觀了美國宇航局位于加利福尼亞州帕薩迪那的噴氣推進實驗室，觀看工程師研制全球最智能機器人的過程。他們對記者提出的有關人類會被機器人軍隊接管的想法付之一笑。類人猿機器人RonoSimian的項目負責人布雷特-肯尼迪表示：“我從不擔心智能機器人。”類人猿機器人RonoSimian屬于令人類擔憂的機器人版本，它看上去很像一只機器猴子，借助眾多輪子可以變換不同姿勢，如站立、爬行，或者打滾。RonoSimian的設計初衷是，趕赴人類難以進入的危險災害區(qū)，如倒塌的建筑物或者被毀的核反應堆執(zhí)行任務。它身上裝載有兩臺計算機，一臺用來控制身體中的傳感器，一臺用來控制身體活動。執(zhí)行任務時，RonoSimian可以執(zhí)行諸多任務，如駕駛汽車，關閉巨型閥門，它在美國國防部最近舉辦的機器人挑戰(zhàn)賽中榮獲第五名。

然而，RonoSimian的實際智力非常簡單。機器的確需要給定詳細參數(shù)，才能準確執(zhí)行各類任務。布雷迪-肯尼迪身邊每天都圍繞著機器人，他表示：“在可以預見的未來，我不擔心也不指望機器人會跟人類一樣智能。我擁有一手資料，知道指令機器人執(zhí)行各種任務絕非易事?！蓖瑯樱斯ぶ悄茴I域的領軍人物，布里斯托機器人實驗室的阿蘭-溫菲爾德教授也表示支持這一觀點。溫菲爾德教授表示：“我一直認為完全沒有必要擔心，有關未來超級智能機器人會接管人類統(tǒng)治地球的論點實在是過于夸張。”

不過，溫菲爾德教授承認，人類應該謹慎對待人工智能的發(fā)明和應用。在全球1000位簽署呼吁“禁止在武器中應用人工智能”的科學家和工程師中，他是其中之一。他指出：“機器人和智能系統(tǒng)的研究開發(fā)，必須遵循極高的安全標準，因為我們需要安全的洗衣機、汽車和飛機。”然而，誰也無法預料未來的科技進步節(jié)奏，因為誰也無法保證全球每一個角落的每一位科學家都能持同樣負責謹慎的態(tài)度。因此，在人工智能研發(fā)領域，的確存在不安定因素。

人工智能安全與否的一個至關重要里程碑就是人機對等，即“人工普通智能”?？茖W家正在努力研究評估，機器人何時會與人類一樣擁有對等智能，以及這種對等對人類來說有何意義。牛津大學人類未來研究院院長尼克-博斯特羅姆教授，在新書《超級智能》中對未來人工智能繼續(xù)發(fā)展所帶來的潛在風險，表示了深深的擔憂，并對此發(fā)出了警告。他援引了人工智能領域一些專家的最新調查成果。一項調查顯示，有50%的可能計算機將在2050年具備相當人類水平的智能；另一項調查顯示，有90%的可能在2075年機器人將具備與人類對等的智能。尼克-博斯特羅姆教授稱，自己是一個不折不扣的人工智能支持者，因為借助人工智能可以應對氣候變化、能源與新藥物等問題。

第5篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂

云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產(chǎn)生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現(xiàn)代化，促進教育的創(chuàng)新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統(tǒng)計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統(tǒng)的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創(chuàng)建網(wǎng)絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。

1傳統(tǒng)教學的缺陷

⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業(yè)將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內(nèi)容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養(yǎng)其全面綜合的計算機素質。還有的專業(yè)沒有將這門課給專業(yè)的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經(jīng)過系統(tǒng)專業(yè)訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內(nèi)容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節(jié)一些高校的現(xiàn)狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優(yōu)中選優(yōu)，而是基于利益的考慮，優(yōu)先選擇自己院系編寫的教材。其教材內(nèi)容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據(jù)了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養(yǎng)學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續(xù)其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統(tǒng)，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統(tǒng)的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發(fā)現(xiàn)學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環(huán)節(jié)。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經(jīng)過系統(tǒng)的考量。甚至有的考試系統(tǒng)不夠穩(wěn)定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。

2新人工智能環(huán)境下對計算機基礎課程改革的具體方案

2012年開始，在隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發(fā)期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統(tǒng)等領域的發(fā)展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經(jīng)興起。人工智能的教學產(chǎn)品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發(fā)的教學機器人MOOCBuddy等等?；谌斯ぶ悄艿慕逃侨诤显朴嬎恪⑽锫?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、VR、區(qū)塊鏈等新興技術的增強型數(shù)字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統(tǒng)計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業(yè)的學生后續(xù)的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業(yè)的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優(yōu)化教學內(nèi)容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據(jù)，也是學生獲得系統(tǒng)性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優(yōu)中擇優(yōu)，必要的時候可以根據(jù)自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優(yōu)質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優(yōu)化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現(xiàn)有的過時內(nèi)容進行更新，例如操作系統(tǒng)以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區(qū)塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現(xiàn)代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統(tǒng)教學模式現(xiàn)代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術和蓬勃發(fā)展的情形下，應當改變傳統(tǒng)的課堂教學形式，充分利用現(xiàn)代化信息技術，將傳統(tǒng)課堂教學和網(wǎng)絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網(wǎng)絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業(yè)學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業(yè)設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網(wǎng)絡教學系統(tǒng)，通過傳感器及網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，搜集學生的學習行為數(shù)據(jù)，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養(yǎng)其思辨能力。研討內(nèi)容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統(tǒng)、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網(wǎng)絡智慧教學綜合平臺系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業(yè)管理、考試管理、BBS系統(tǒng)、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統(tǒng)采用C/S模式，系統(tǒng)的服務器選用Linux服務器，同時開發(fā)基于PC機的和手機端的客戶端系統(tǒng)，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據(jù)歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內(nèi)容中的難點以及當前學生的難點內(nèi)容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續(xù)智能分析模塊中對學生的學習態(tài)度和學習行為進行智能分析。在線作業(yè)評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統(tǒng)為學生作業(yè)（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現(xiàn)。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據(jù)學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業(yè)管理模塊等搜集到的學習行為數(shù)據(jù)進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續(xù)對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統(tǒng)模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統(tǒng)計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統(tǒng)成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網(wǎng)絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數(shù)之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業(yè)完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態(tài)度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統(tǒng)也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩(wěn)定、安全、功能強大的子系統(tǒng)，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經(jīng)過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規(guī)范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。

3結束語

第6篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

一、人工智能概述

人工智能（AI）又稱為機器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機器的相關科學和工程”[1]。對此我們可以理解為“研究能否實現(xiàn)、如何實現(xiàn)這樣的智能系統(tǒng)的科學知識和研究領域”。在此基礎上，著名研究型大學MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計算機完成之前由人類才能完成的工作”[2]。其實許多研究者都有不同的見解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內(nèi)涵與思想。簡單的說，人工智能就是“關于研發(fā)人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統(tǒng)的理論和應用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類正在做的工作”。

二、會計行業(yè)人力資源的現(xiàn)狀

企業(yè)在任何時候都不應該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務型的會計行業(yè)，因為它的人力資源通常表現(xiàn)為工作者的技能水平，可以說它是決定本行業(yè)核心競爭力的最重要因素。近幾年來由于企業(yè)逐步邁向科學化管理和現(xiàn)代化管理，所以無論是在數(shù)量上還是質量上，會計行業(yè)對專業(yè)人才的需求層次都越來越高。雖然會計行業(yè)的人力資源狀況在現(xiàn)階段還處于不斷變化之中，但是我們?nèi)匀豢梢詺w結出以下問題。

（一）文化水平普遍較低

目前我國會計人員數(shù)量眾多，但是文化水平普遍較低。數(shù)據(jù)顯示，截止2014年我國已有1600萬的財會人員，而注會人數(shù)僅有16萬。在這1600萬人中，只有13%的人員經(jīng)過專門的會計培訓，10%左右的人員受到過大學或者?？埔陨系慕逃齕3]。

（二）部分人員職業(yè)素質不高

一方面是由于現(xiàn)有會計人員大多知識內(nèi)容單一、結構老化、層次不夠豐富，接受新知識速度較慢以及對本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業(yè)精神等使得業(yè)務素質不高；另一方面是職業(yè)素質不高，會計人員職業(yè)素質和操守是工作質量的重要影響因素之一，而目前我國對財會從業(yè)人員的職業(yè)素質與法規(guī)方面的培養(yǎng)不夠重視，部分會計人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務混亂，帶來財務和稅務的風險，降低了行業(yè)公信力。

（三）會計人員隊伍能力結構失衡

目前我國的會計行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀是隊伍能力結構失衡，而且呈現(xiàn)兩極分化的趨勢，一邊是會計行業(yè)中普通的核算人員的數(shù)量越來越多，幾乎達到飽和。另一邊高水平的財務管理人才有很大的市場缺口，高級應用型、復合型人才在社會上供不應求[4]。雖然我國已經(jīng)引入管理會計幾十年有余，但是仍然沒有得到實際應用和全面推廣。

三、人工智能帶來的影響

（一）人工智能適用于會計行業(yè)

隨著社會經(jīng)濟發(fā)展程度的不斷提高，人工智能的技術已經(jīng)可以適用于會計行業(yè)的部分工作，會計行業(yè)發(fā)展的新特點將是以電子技術和計算機系統(tǒng)為主。目前的會計行業(yè)的工作方式和核算手段日新月異，它經(jīng)歷了從早期的手工核算到會計電算化，再到如今在審計、會計和稅務等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業(yè)家李開復所言，在未來的幾年里，機器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會計行業(yè)的程度，如圖1所示。

如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發(fā)展與完善，將會有越來越多的功能被引入會計行業(yè)。目前只有財務會計人員所做的部分不需要多少技術含量、簡單重復的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運算的計算機系統(tǒng)所取代，審計、稅務等基礎的財務人員會逐步減少，取而代之的是智能審計、智能稅務等人工智能系統(tǒng)。隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結合，互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘和云計算的進一步發(fā)展，以及支持財務分析和會計信息系統(tǒng)的創(chuàng)新，人類將構建出智能財務決策支持系統(tǒng)[5]。但是冰山不會無限上升，因為人工智能是按照事先設定的規(guī)則執(zhí)行程序的，它沒有感情，不能徹底地實現(xiàn)靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問題時，人工智能并不具有完全智能地處理問題的能力，因而人工智能并不能完全取代財務會計人員。

（二）人工智能促進會計行業(yè)的發(fā)展

隨著人工智能浪潮的到來，及時引進并利用其高性能的運算能力和數(shù)據(jù)存儲能力等優(yōu)勢，可以在以下幾個方面促進會計行業(yè)的發(fā)展。

1.人工智能可以減少失誤。會計行業(yè)在現(xiàn)階段普遍存在會計信息失實的問題，這種問題的一個主要原因是由于巨大的數(shù)據(jù)量造成的人為失誤，另一個原因是部分內(nèi)部人員為了以權謀私而對信息進行了數(shù)據(jù)造假或者更改。人工智能系統(tǒng)的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會計工作失誤而帶來的信息不真實的問題，減少了會計信息混亂和財產(chǎn)流失的風險。

2.人工智能可以使會計行業(yè)的業(yè)務效率得到提高。其實自助銀行的ATM存取款機其實已經(jīng)取代了銀行人員的部分工作，同時提高了服務的效率。例如人工智能的“智能”系統(tǒng)在對相關的科目、交易進行全面分析后，可以在更短的時間里進行風險評估和挑選樣本函證。財會人員將不必在花費時間和精力在類似普通核算這樣簡單而費神的工作上，轉而有機會去處理更加復雜的事情。

3.提高企業(yè)的核心競爭力。人工智能在數(shù)據(jù)挖掘的基礎上可以處理數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)庫并跟蹤數(shù)據(jù)分析，甚至可以對建模分析、對投資預測，相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統(tǒng)識別并提出消除金融危機給財務管理帶來的影響，可以通過學習來識別財務風險，化解安全隱患，建立預警模型。

4.釋放人力資源和減少用工成本。現(xiàn)在的會計人員大多按照基本流程來劃分工作職能。而核算和監(jiān)督是會計的兩個基本職能，會計人員最主要的業(yè)務就是審核、記載、報告和存檔等基礎工作，現(xiàn)在人工智能的引進可以大量解決這種日常的、標準的、高頻的工作，從而減少財務核算型人員，減少用工的成本。

（三）人工智能帶來的變革

1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來，而且還可以在復雜的文件中提取有效信息從而讓業(yè)務的處理流程和程序得到簡化，同時極大提高了工作的效率和拓寬人類的專業(yè)知識。結合互聯(lián)網(wǎng)技術，會計可以實現(xiàn)集中的財務共享模式，讓每一個員工都能夠親身感受到公司財務的運營。

2.人工智能將改變傳統(tǒng)會計人員的工作職能。人工智能釋放大量的會計人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實現(xiàn)轉型，由普通核算人員向管理會計人員轉型。即使人工智能可以模仿人類的智慧，但是始終達不到和人類一樣的智慧，因此會計行業(yè)中廣泛涉及分析、預測和統(tǒng)籌等的管理會計將是財會人員的生機。人工智能會集中各種數(shù)據(jù)，管理會計將有價值的信息從這些數(shù)據(jù)中提取出來綜合后發(fā)揮管理智能。

3.管理結構趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業(yè)的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結構精簡干練。

4.人力資源管理職能轉變。目前會計行業(yè)中使用財務軟件、稅務軟件和審計軟件等就是人工智能邁向會計行業(yè)的第一步，這些軟件像機器人一樣提高工作效率。會計行業(yè)中的戰(zhàn)略、顧問和服務三項職能在傳統(tǒng)的人力資源管理模型中呈現(xiàn)為金字塔形[7]。隨著會計行業(yè)的一部分服務由人工智能系統(tǒng)去完成，在新型的人力資源管理中，服務被一分為二。如圖表2所示。

四、啟示

（一）人力資源規(guī)劃

科技的進步使人工智能正逐步取代部分會計人員，會計行業(yè)的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類智慧，甚至可以超過人類，但是人工智能并適用于會計行業(yè)的每一個領域。所以公司的人力資源部門重要發(fā)展方向之一就是要細分工作職能，挑選適合的“人”去擔任相應的職能。

（二）人才招聘與薪金管理

隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和電算化的普及，作為會計人員，應該持續(xù)關注那些可以對人類社會產(chǎn)生重大影響的技術。加之現(xiàn)在人工智能的引用，財會型企業(yè)在招聘人才時不能只單單注重其會計業(yè)務能力和從業(yè)資格證書，還應當考查其IT等相關技能，優(yōu)先選取綜合型人才。針對不同業(yè)務水平和能力的員工應制定相適應的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對于綜合型、管理型的人才的薪金應高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進一步發(fā)展與引進，應逐步擴大兩者的差距。

（三）人才培訓與發(fā)展

時代在不斷發(fā)展，會計企業(yè)也必須要加強員工的再教育。一方面會計行業(yè)應培養(yǎng)員工的計算機信息技術，讓員工在掌握常用的計算機操作和財務會計軟件之外多了解一些其他業(yè)務技能，乘勢提高自身核心競爭力；另一方面，會計行業(yè)應大力培養(yǎng)高層次的復合型人才，讓會計人員具有良好的專業(yè)素養(yǎng)和自己的專業(yè)判斷，能夠在海量的數(shù)據(jù)中做出取舍，準確預測，做一些人工智能所不能完成的工作。

（四）企業(yè)文化整合

人工智能作為一種新概念被引進，勢必會在會計行業(yè)造成新觀念、新思想與傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)思想的沖突。從組織內(nèi)部來看，對已經(jīng)遵守若干年的企業(yè)文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會阻礙組織的前進，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會計行業(yè)必須本著平穩(wěn)過渡、充分溝通的原則對兩種文化進行融合升華和重塑創(chuàng)新。

（五）完善信息系統(tǒng)

一方面要全面提高財會行業(yè)的信息系統(tǒng)化水平，加快完善運行平臺等系統(tǒng)設施，在財會工作中加入電算化并制定具有針對性的發(fā)展計劃；另一方面，只有適合自身領域的人工智能才是最好用的，必須結合人工智能的應用和會計行業(yè)的具體業(yè)務。因而為了制造出可以被本行業(yè)所廣泛應用的人工智能，會計人員必須參與相關的技術開發(fā)與研究[8]。

第7篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

據(jù)統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術應用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動向，抓住風口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行系統(tǒng)調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現(xiàn)的類人智能技術。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學習的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業(yè)應用層。

A基礎層，主要有基礎數(shù)據(jù)提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。

B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。

C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產(chǎn)品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術解讀及行業(yè)分析

1.機器視覺技術概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數(shù)字信號進行分析處理的技術。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數(shù)據(jù)訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學習出現(xiàn)后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉變，自學習狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業(yè)模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態(tài)構建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務。有海量數(shù)據(jù)支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。

此類商業(yè)模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優(yōu)勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎算法應用對比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應用和服務一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備

從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數(shù)據(jù)采集設備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結合先進的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機器視覺領域擁有核心競爭力。

（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務領域的特殊應用

前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現(xiàn)應用。服務機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應用。目前國內(nèi)的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點，應用場景是著力關鍵

機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業(yè)應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質場景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價值的先進技術時，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術

（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫

語音識別技術已趨成熟，全球應用持續(xù)升溫。語音識別技術經(jīng)歷了長達60年的發(fā)展，近年來機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發(fā)展

深度學習、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進了自然語言處理技術的發(fā)展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。

深度學習能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網(wǎng)絡等知識的協(xié)同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標準性較強的行業(yè)），技術上實現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術融合應用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質數(shù)據(jù)資源能力并可結合行業(yè)Domain knowledge構建出技術、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。

（2）NLP主要應用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標的理解，去生成一個回復。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇

1)機器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領域已經(jīng)能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業(yè)化應用已經(jīng)開始進入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應用于垂直領域的自然語言處理技術

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業(yè)為切入點，深耕垂直領域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數(shù)據(jù)、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發(fā)展速度較快。

圖人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應用場景

醫(yī)學影像。人工智能應用于醫(yī)學影像，通過深度學習，實現(xiàn)機器對醫(yī)學影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術實現(xiàn)人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務鏈中扮演至關重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然后伴隨半無人駕駛的普及進入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。

根據(jù)獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量產(chǎn)規(guī)模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進入。為了觀察行業(yè)風向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行了系統(tǒng)調研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達15.52%。北京以領先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達，企業(yè)對數(shù)據(jù)需求強烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業(yè)，占比達31.04%;基礎技術層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業(yè)應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領先地位，國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進入。

從行業(yè)應用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數(shù)據(jù)導向為人工智能的落地提供了產(chǎn)業(yè)基礎，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出，目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業(yè)積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

第8篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關鍵詞：人工智能；人機交互；機器學習；深度學習；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當今科技發(fā)展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關的技術領域，對于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關領域的科學研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術科學，是計算機科學技術的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應用系統(tǒng)及相關的理論和技術方法的開發(fā)研究。主要通過研究及了解人類智能的本質從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統(tǒng)在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應用程序，處理的任務也遠遠超出了簡單計算，從學習感知規(guī)劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術、機器人設計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術實踐也使得應用領域范圍大規(guī)模擴張，人工智能是人類智慧的結晶，未來也可能展現(xiàn)出超過人類的智能。

2 人機智能的研究方向

人工智能的科學研究通常涉及到數(shù)學、邏輯學、認知科學、以及最重要的計算機科學等多學科領域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學問題，邏輯推理是基礎也是研究時間最長最重點的領域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實例進行推導并及時更新證明結論，演繹和直覺相結合，在推理和證明中實現(xiàn)部分智能。

2.2 問題求解

問題求解領域的一大重要應用則是下棋程序的功能實現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數(shù)學方程的求解實現(xiàn)，分析各種公式符號的組合意義從而為科學研究者提供強有力的基礎保障。問題求解中所運用的搜索和規(guī)約也是人工智能領域中的兩大基本技術。

2.3 自然語言處理

自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關的理論方法和技術。NLP是人工智能領域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內(nèi)容，目前也都在人工智能領域獲得了突出的應用成果。

2.4 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關領域專家知識和經(jīng)驗的智能計算機程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關技術，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進行判斷推理進一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領域的特定問題。從知識表示技術的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡語義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務類型及專家系統(tǒng)主要解決的問題類型的角度來看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號數(shù)據(jù)的意義）、調試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預測型（根據(jù)現(xiàn)狀預測指定對象未來可能的結果）、維修型（針對特定故障制定并實施規(guī)劃方案）、設計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標制定行動方案）等。

專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設計：包括問題、知識、概念、形式、規(guī)則等多個概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。

專家系統(tǒng)的實現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎研究，除了基于經(jīng)驗的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機器學習

機器學習是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學事實的過程，是計算機具有智能的基礎。計算機的學習能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現(xiàn)的重要標志。機器學了在人工智能領域有著重要應用，對于探索人類智慧的奧秘以及學習方法和機理都有著重要意義，機器學習的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。

3 人工智能的應用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來設計出真正具有人類智能的高效人機系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個行業(yè)的應用

人工智能已經(jīng)運用到人類生產(chǎn)生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導系統(tǒng)、線上學習和智能輔助學習設備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領域的預測及防范。（7）大量重復機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔著更多的創(chuàng)新及實踐工作。

3.2 人工智能生活應用實例

作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經(jīng)快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調等等；而未來，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過機器學習和深度學習算法改造你所居住的環(huán)境。最終實現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導航和定位實現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應和照相等技術，配合復雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動完成發(fā)動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關注的焦點之一。谷歌翻譯負責人表示將在部分功能上嘗試使用深度學習技術，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了和低谷時期。根據(jù)不同時期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數(shù)學家，1912―1954）首次發(fā)表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內(nèi)的人和機器分別對話中，是否能區(qū)分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學會于達特茅斯大學召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關于人工智能領域的研討會，見證了人工智能學科研究的開端。

（3）1960年以來，生物進化領域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算等多學科集合與交叉。

（4）上世紀90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來使用的主要趨勢。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡首次應用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運籌學理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學工作者的不斷努力下逐漸設計落實，人工智能已經(jīng)從科學研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學科交叉的前沿科學。

5 人工智能的未來與發(fā)展趨勢

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問世則得到了人們的普遍關注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關學科的發(fā)展和興盛。人工智能領域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學科的發(fā)展歷程及應用領域，我們大致可以推測出關于未來人工智能的一些方向：（1）機器學習和深度學習算法指導下更聰明更多樣性更具智能的機器系統(tǒng)。（2）自然語言處理應用中更自然的人機互動交流。（3）機器學習時代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機構對于人工智能先進技術更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。

6 結語

在短短60年的時間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應對各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術瓶頸，距離人工智能時代的真正實現(xiàn)還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現(xiàn)違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻

[1]李紅霞.人工智能的發(fā)展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.

第9篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

[關鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；高等金融教育；SWOT；教學改革

[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2017）10-0008-03

2013年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯(lián)網(wǎng)金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數(shù)據(jù)”、“云計算”、“社會征信”、“共享經(jīng)濟”、“數(shù)字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業(yè)的師生既興奮又備感壓力。互聯(lián)網(wǎng)金融相對于傳統(tǒng)金融的思維觀念已經(jīng)改變，經(jīng)濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯(lián)網(wǎng)“經(jīng)濟”、互聯(lián)網(wǎng)“金融”和互聯(lián)網(wǎng)下的“大數(shù)據(jù)”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現(xiàn)實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數(shù)據(jù)的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發(fā)展不再是空洞的口號，傳統(tǒng)金融教育的專才培養(yǎng)模式不再可行?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統(tǒng)高等金融教育產(chǎn)生強烈沖擊，但也帶來了變革和發(fā)展的機遇。因此，強化對互聯(lián)網(wǎng)金融教育的研究，通過互聯(lián)網(wǎng)金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。

一、互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢和特點

（一）大數(shù)據(jù)優(yōu)勢

互聯(lián)網(wǎng)金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統(tǒng)正規(guī)金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規(guī)金融發(fā)展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數(shù)據(jù)技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經(jīng)濟等變革創(chuàng)業(yè)方式、生活方式的全新業(yè)態(tài)。

（二）人工智能優(yōu)勢

與傳統(tǒng)金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優(yōu)化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優(yōu)勢。人工智能的核心是機器學習，互聯(lián)網(wǎng)金融下每日新增的海量用戶數(shù)據(jù)，以及公司之間的數(shù)據(jù)共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統(tǒng)基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)勢。

（三）“互聯(lián)網(wǎng)+”的后發(fā)優(yōu)勢

“互聯(lián)網(wǎng)+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業(yè)態(tài)，作為這些業(yè)態(tài)的基礎和共同體，互聯(lián)網(wǎng)金融擁有顯著的后發(fā)優(yōu)勢，領先于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)成為近年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的最大落腳點。

（四）規(guī)模優(yōu)勢

2008年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易規(guī)模迅速擴大，經(jīng)營上的規(guī)模優(yōu)勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)不同，互聯(lián)網(wǎng)金融由一系列的產(chǎn)業(yè)鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環(huán)節(jié)可分散于不同的公司，在業(yè)務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環(huán)節(jié)聚焦其優(yōu)勢業(yè)務，可將規(guī)模優(yōu)勢帶來的低成本優(yōu)勢發(fā)揮到極致。

（五）雙創(chuàng)優(yōu)勢

2013年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優(yōu)勢愈發(fā)明顯，不斷與其他行業(yè)形成跨界融合發(fā)展，催生創(chuàng)新，推動創(chuàng)業(yè)，極具雙創(chuàng)優(yōu)勢。一是依托互聯(lián)網(wǎng)的移動支付業(yè)務的快速發(fā)展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發(fā)；二是支付產(chǎn)業(yè)鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務——海量支付數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)驅動的增值服務，為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)帶來了新的發(fā)展；三是區(qū)塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創(chuàng)新發(fā)展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術幫助互聯(lián)網(wǎng)金融公司開展客戶的理財或量化投資業(yè)務；六是基于互聯(lián)網(wǎng)的共享經(jīng)濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。

二、當前高校金融教育應對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析

表1是高校金融教育應對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯(lián)網(wǎng)金融的影響提供了分析思路和依據(jù)。

（一）優(yōu)勢

首先，傳統(tǒng)金融教育具有雄厚的人才基礎和優(yōu)勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業(yè)以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業(yè)的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業(yè)后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業(yè)的前列。同時，國內(nèi)金融領域在國際一流期刊發(fā)表的論文數(shù)量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業(yè)的培養(yǎng)方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業(yè)培養(yǎng)、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯(lián)網(wǎng)金融的相關課程可根據(jù)不同專業(yè)需要，進行優(yōu)化組合，體現(xiàn)功能性。第三，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟和互聯(lián)網(wǎng)金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業(yè)的建設和發(fā)展。

（二）劣勢

傳統(tǒng)金融教育是單一化的金融專才培養(yǎng)模式，一般分為貨幣經(jīng)濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經(jīng)營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產(chǎn)定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學習等涉及計算機與統(tǒng)計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊到來之后，我們發(fā)現(xiàn)業(yè)界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業(yè)發(fā)展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯(lián)網(wǎng)金融的專業(yè)教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)金融的國外教材引用較少；三是互聯(lián)網(wǎng)金融跟風開設課程的現(xiàn)象比較突出，沒有因地適宜，教學內(nèi)容和難度都過猶不及，影響了教學效果?！。ㄈC遇

互聯(lián)網(wǎng)金融是朝陽產(chǎn)業(yè)，帶來了巨大的發(fā)展機遇。當前，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業(yè)人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯(lián)網(wǎng)金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯(lián)網(wǎng)金融人才的培養(yǎng)處于摸索階段，傳統(tǒng)金融教育畢業(yè)的學生青睞于在正規(guī)金融行業(yè)就業(yè)，對以民營企業(yè)為主的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融教育轉型發(fā)展的機遇巨大。不僅如此，互聯(lián)網(wǎng)金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、高校金融教育的學科點申報、專業(yè)建設和師資培養(yǎng)等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統(tǒng)的金融業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業(yè)務模式的細分和產(chǎn)品之間進行內(nèi)部整合。互聯(lián)網(wǎng)金融也正在逐步通過用戶、大數(shù)據(jù)和場景的互動來實現(xiàn)對銀行、證券、保險、基金和資產(chǎn)管理等傳統(tǒng)金融機構進行強有力的整合運作?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的跨界整合實現(xiàn)了不同行業(yè)功能的有機結合，推動了我國區(qū)域經(jīng)濟在空間和深度上的拓展?；ヂ?lián)網(wǎng)金融需要既懂得信息技術又懂得金融業(yè)務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業(yè)的教育還是各自為政，獨立培養(yǎng)，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。

（四）挑戰(zhàn)

首先，傳統(tǒng)金融教育“分業(yè)培養(yǎng)”的理念和當前互聯(lián)網(wǎng)金融“混業(yè)發(fā)展”的現(xiàn)實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發(fā)展問題。其次，傳統(tǒng)高等金融教育的課程設置和培養(yǎng)體系相對成熟，然而，互聯(lián)網(wǎng)金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯(lián)網(wǎng)金融教育強調“長尾性”。與傳統(tǒng)金融的“二八定律”正好相反，互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統(tǒng)金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規(guī)金融和非正規(guī)金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。

三、結語

高等金融教育承擔著為金融行業(yè)輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是未來金融行業(yè)的制高點，需要高校金融教育培養(yǎng)復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業(yè)務的原理，掌握信息化技術并能對大數(shù)據(jù)進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優(yōu)化課程設置，培養(yǎng)復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融轉型發(fā)展。（3）加強互聯(lián)網(wǎng)金融的“產(chǎn)學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優(yōu)勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數(shù)據(jù)和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯(lián)網(wǎng)金融風險高發(fā)的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯(lián)網(wǎng)金融知識的推廣和普及，提高民眾規(guī)避風險的能力，達到普及金融教育的目的。

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人工智能教育現(xiàn)狀精選(九篇)

第1篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第2篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第3篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第4篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第5篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第6篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第7篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第8篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

第9篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

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