人工智能教育的前景精選(九篇)
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第1篇：人工智能教育的前景范文
關(guān)鍵詞：人工智能教育；創(chuàng)新思維；實(shí)踐能力；信息技術(shù)課
新課改要求教學(xué)應(yīng)當(dāng)促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展，其中，對創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力的培養(yǎng)尤為重視。初中階段如何科學(xué)、有效地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力是每一個(gè)教育者需要思考和研究的問題。
一、創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力的培養(yǎng)
1.創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力的重要性
每個(gè)人都擁有創(chuàng)造能力，這種能力是可以開發(fā)的，并對學(xué)生人生發(fā)展起重要作用，如何科學(xué)開發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造能力，離不開對創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力的培養(yǎng)。教師應(yīng)該有意識的發(fā)現(xiàn)和訓(xùn)練學(xué)生的創(chuàng)新思維，多鍛煉學(xué)生的動手能力，提高他們的實(shí)踐能力，為學(xué)生主動創(chuàng)造做準(zhǔn)備。
2.培養(yǎng)創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力的途徑
培養(yǎng)創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力的途徑有很多，初中階段學(xué)校的數(shù)學(xué)課、自然科學(xué)課、社會實(shí)踐課、信息技術(shù)課等課程是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點(diǎn)的信息技術(shù)課可以利用編程技術(shù)、信息化技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)，高效、系統(tǒng)地開發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維，科學(xué)地提升學(xué)生的實(shí)踐能力。
二、人工智能教育與信息技術(shù)課的融合
當(dāng)前，人工智能技術(shù)發(fā)展得如火如荼，語音識別、機(jī)器翻譯、計(jì)算機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器閱讀識別等技術(shù)的突破，向我們展示了人工智能的優(yōu)越性和未來前景，很多地區(qū)和學(xué)校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內(nèi)容納入了學(xué)校的教學(xué)大綱之中。人工智能教育包含編程、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，中學(xué)階段可以利用信息技術(shù)課將人工智能教育的相關(guān)內(nèi)容融入教學(xué)中，例如：Python編程、APP制作、機(jī)器人教育。
在初中信息技術(shù)教學(xué)中，應(yīng)當(dāng)向?qū)W生傳授編程的相關(guān)知識，讓學(xué)生初步認(rèn)識編程、了解編程常識，并引導(dǎo)學(xué)生利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行編寫代碼。利用現(xiàn)代教學(xué)思路和教學(xué)創(chuàng)新激發(fā)學(xué)生興趣，提高學(xué)生信息技術(shù)課學(xué)習(xí)效率和實(shí)踐能力。為學(xué)生打造智能化、個(gè)性化，富有創(chuàng)造性的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
三、人工智能教育的實(shí)踐要求
在信息技術(shù)課程的教學(xué)過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學(xué)內(nèi)容，拓寬學(xué)生視野，增加學(xué)生知識儲備，同時(shí)也能有效激發(fā)學(xué)生興趣，滿足學(xué)生好奇心，轉(zhuǎn)化為實(shí)踐、創(chuàng)新的動力。但是在實(shí)施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個(gè)問題，以信息技術(shù)課中編程教學(xué)為例：
1. 要考慮學(xué)生的接受度，體現(xiàn)量力性教學(xué)原則，不超綱不越級。
2. 要注重環(huán)境的創(chuàng)設(shè)，打造輕松愉快的學(xué)習(xí)環(huán)境，充分調(diào)動學(xué)生熱情，幫助激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維和實(shí)踐動機(jī)。
3. 要注重編程常識的普及和實(shí)踐引導(dǎo)，給學(xué)生充足的思維空間和操作機(jī)會。
4. 要注重教學(xué)的系統(tǒng)性和連貫性，加強(qiáng)編程技術(shù)同信息技術(shù)知識、其他人工智能技術(shù)的關(guān)聯(lián)，為學(xué)習(xí)的水平、順向遷移打好基礎(chǔ)。
只有明確教學(xué)目標(biāo)，不斷地優(yōu)化教學(xué)過程，監(jiān)控各個(gè)環(huán)節(jié)，加強(qiáng)與學(xué)生溝通，積極開發(fā)和訓(xùn)練學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學(xué)質(zhì)量。
四、人工智能教育存在的問題
自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區(qū)已經(jīng)開始探索人工智能教育問題，尤其在義務(wù)教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，教育基礎(chǔ)、教學(xué)水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。
目前在我國中學(xué)階段，人工智能教育發(fā)展水平整體較低，存在著地區(qū)不均衡、教育資源不均衡、教學(xué)水平不均衡、學(xué)生學(xué)習(xí)程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財(cái)力的持續(xù)投入，優(yōu)化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎(chǔ)設(shè)施，讓人工智能教育更規(guī)范。同時(shí)，教育工作者也需要不斷研究、調(diào)整教學(xué)模式，更好地激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維，提高實(shí)踐能力。
五、結(jié)語
本文通過中學(xué)生信息技術(shù)課和人工智能教育的結(jié)合，淺談人工智能教育與培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維、實(shí)踐能力的關(guān)系。人工智能教育的實(shí)施有利于中學(xué)生開發(fā)創(chuàng)新思維，提升動手能力，可以和多學(xué)科聯(lián)動教學(xué)，加強(qiáng)學(xué)科間的聯(lián)系，促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。目前在我國中學(xué)階段，人工智能教育發(fā)展水平整體較低，存在著地區(qū)不均衡、教育資源不均衡、教學(xué)水平不均衡、學(xué)生學(xué)習(xí)程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進(jìn)，讓人工智能教育更規(guī)范，更好地激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維及實(shí)踐能力。
參考文獻(xiàn)
[1]李宏堡，袁明遠(yuǎn)，王海英.“人工智能+教育”的驅(qū)動力與新指南——UNESCO《教育中的人工智能》報(bào)告的解析與思考[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2019，37(04):3-12.
第2篇：人工智能教育的前景范文
2016年1月，美國佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)在線機(jī)器人JillWatson，并將其作為課程教學(xué)助理。其目的是幫助教師回答學(xué)生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個(gè)月的反復(fù)調(diào)試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達(dá)到97%的正確率?，F(xiàn)在，機(jī)器人助教已經(jīng)可以直接與學(xué)生溝通，不需要真人助教的幫助。這項(xiàng)人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時(shí)回答學(xué)生提問的困境，增加了學(xué)生參與在線學(xué)習(xí)的興趣，提高了在線學(xué)習(xí)的留存率。
這只是人工智能在教育領(lǐng)域的小試牛刀。雖然有專家預(yù)測在未來十年內(nèi)不會看到人形機(jī)器人替代教師進(jìn)入課堂，不過地平線報(bào)告2016年基礎(chǔ)教育版和2107年高等教育版都預(yù)測未來五年內(nèi)人工智能將會在教育行業(yè)普及。
教育行業(yè)已有的人工智能研究和應(yīng)用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供虛擬導(dǎo)師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達(dá)的整合。②解決21世紀(jì)技能：協(xié)助學(xué)習(xí)者自我定位、自我評估、團(tuán)隊(duì)合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對個(gè)人學(xué)習(xí)、社會環(huán)境、學(xué)習(xí)環(huán)境、個(gè)人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機(jī)會：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪問性。⑤終身學(xué)習(xí)技術(shù)：讓學(xué)習(xí)走出課堂，進(jìn)入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用做了大量的探索。相關(guān)的研究成果包括：①跟蹤學(xué)習(xí)者的思維步驟和解決問題的潛在目標(biāo)結(jié)構(gòu)（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學(xué)習(xí)者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時(shí)的指導(dǎo)、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進(jìn)高效學(xué)習(xí)的行為，如自我調(diào)節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當(dāng)?shù)膬?nèi)容來規(guī)劃學(xué)習(xí)活動（VanLehn，2006）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項(xiàng)技術(shù)——自然語言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認(rèn)知模型、案例推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等?！爸悄軐?dǎo)師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術(shù)而開發(fā)的人工智能教育應(yīng)用。類似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)的一項(xiàng)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)用智能導(dǎo)師系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者比使用其他教學(xué)方法的學(xué)習(xí)者獲得的成績更高。
人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展
教育行業(yè)的三種類型（內(nèi)容、平臺和評估）的服務(wù)商都在經(jīng)歷著一場變革。內(nèi)容出版商面臨紙質(zhì)印刷到數(shù)字出版和開放教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)平臺正試圖區(qū)分自適應(yīng)、個(gè)性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評估供應(yīng)商則繼續(xù)探尋從多項(xiàng)選擇題測試轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務(wù)商帶來新的發(fā)展思路和契機(jī)，同時(shí)也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者。學(xué)生通過即時(shí)反饋和指導(dǎo)提高學(xué)習(xí)效率，教師將獲得豐富的學(xué)習(xí)分析和個(gè)性化指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，父母能夠低成本地為孩子改進(jìn)職業(yè)前景，學(xué)校能夠規(guī)?；岣呓逃|(zhì)量，政府能夠提供負(fù)擔(dān)得起的教育。2017年，人工智能將在以下領(lǐng)域發(fā)揮其效益。
1.人工智能批改作業(yè)
批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據(jù)教師大量的時(shí)間，而這些時(shí)間本可以更多地用于與學(xué)生互動、教學(xué)設(shè)計(jì)和專業(yè)發(fā)展。
目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當(dāng)接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國斯坦福大學(xué)已經(jīng)成功開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標(biāo)準(zhǔn)化考試60%市場份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認(rèn)為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評估。據(jù)培生公司近期的報(bào)告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測試。
2.人工智能實(shí)現(xiàn)一對一輔導(dǎo)
自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)能為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓(xùn)練的導(dǎo)師更具有效性。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導(dǎo)師能在學(xué)生出錯(cuò)的具體步驟上給予實(shí)時(shí)干預(yù)，而不是就整個(gè)問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學(xué)校的學(xué)生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習(xí)）。Geekie為學(xué)生提供每一步的實(shí)時(shí)反饋，并隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)展來傳授更為精細(xì)的課程內(nèi)容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導(dǎo)能帶來更好的學(xué)習(xí)效果。而人工智能技術(shù)可以模擬一對一輔導(dǎo)，以更好地跟蹤、適應(yīng)和支持個(gè)體學(xué)習(xí)者。這將是人工智能在教育中更高層次的個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機(jī)器人或個(gè)人虛擬導(dǎo)師，能在學(xué)生面臨挑戰(zhàn)時(shí)提供強(qiáng)有力的支持，隨時(shí)隨地回答學(xué)生的提問；還可以為學(xué)生訂制學(xué)習(xí)方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導(dǎo)學(xué)生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機(jī)器人或虛擬導(dǎo)師的面孔和聲音來滿足學(xué)生個(gè)人喜好。對比網(wǎng)頁界面的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導(dǎo)師。
3.人工智能關(guān)注學(xué)生情感
2016年地平線報(bào)告高等教育版把情感計(jì)算列為教育技術(shù)發(fā)展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監(jiān)測技術(shù)（皮膚電導(dǎo)、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學(xué)生在學(xué)習(xí)中的情緒，適時(shí)調(diào)整教育方法和策略。例如，機(jī)器人導(dǎo)師捕捉到學(xué)生厭煩的面部表情時(shí)，就可以立即改變教學(xué)方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關(guān)注情感的人機(jī)交流為學(xué)生營造一個(gè)更真實(shí)的個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境，更好地維持了學(xué)習(xí)者的動機(jī)。美國匹茲堡大學(xué)開發(fā)的AttentiveLearner智能移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能通過手勢監(jiān)測學(xué)生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學(xué)院的研究人員正在研究開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的人工智能教學(xué)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識別學(xué)生在任何地方開展科學(xué)實(shí)驗(yàn)的面部表情，以優(yōu)化遠(yuǎn)程虛擬實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)過程。
進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關(guān)注學(xué)生的心理健康。當(dāng)前已經(jīng)有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實(shí)驗(yàn)室在Topcliffe小學(xué)開展試驗(yàn)，讓自閉癥學(xué)生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學(xué)生在社交能力方面有進(jìn)步。
4.人工智能改進(jìn)數(shù)字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問題，更主要的是紙質(zhì)課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實(shí)踐。當(dāng)發(fā)現(xiàn)大量學(xué)生的作業(yè)提交了錯(cuò)誤的答案時(shí)，系統(tǒng)會提示課程材料的缺陷，進(jìn)而有助于彌補(bǔ)課程的不足。
另一項(xiàng)人工智能在數(shù)字化出版的應(yīng)用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能模仿人類的行為進(jìn)行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內(nèi)容技術(shù)公司CTI就依據(jù)這項(xiàng)技術(shù)幫助教師定制教科書——教師導(dǎo)入教學(xué)大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內(nèi)容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，課程材料的數(shù)字化出版也會有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網(wǎng)頁的形式，聊天機(jī)器人和虛擬導(dǎo)師將成為內(nèi)容表達(dá)的更好的方式。
5.人工智能作為學(xué)生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學(xué)習(xí)，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學(xué)教育學(xué)教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個(gè)領(lǐng)域的專家一起開發(fā)了人工智能應(yīng)用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學(xué)生來教貝蒂學(xué)習(xí)生物知識。試點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來學(xué)習(xí)的學(xué)生比其他學(xué)生成績更好，且在科學(xué)推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發(fā)還有瑞典隆德大學(xué)的TimeElf和美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的SimStudent，這兩個(gè)人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開發(fā)，讓學(xué)生在教會機(jī)器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術(shù)更好實(shí)現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境更具沉浸感；給學(xué)生帶來更多動手實(shí)踐的機(jī)會；提供基于豐富學(xué)習(xí)分析的仿真和游戲化學(xué)習(xí)場景等。
第3篇：人工智能教育的前景范文
前不久，李世石不敵人工智能程序AlphaGo，人機(jī)大戰(zhàn)以1∶4告終。自此排名世界第二的機(jī)器人AlphaGo，亦開始向立于世界圍棋之巔的柯潔九段叫板。在1950年代末，IBM的電腦“思考”在和人類的國際象棋手的最初對弈中，被打得丟盔棄甲。但40年后，人工智能忽然間聲譽(yù)鵲起。自此，人類在國際象棋領(lǐng)域和機(jī)器的對弈，就幾乎沒有贏過。而今天，復(fù)雜的中國圍棋居然也終于落敗在人工智能手中……
人機(jī)博弈，引起了人們空前廣泛的關(guān)注甚至對人類前景的各種擔(dān)憂。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完勝了圍棋對弈，強(qiáng)人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的強(qiáng)勢，已成定論；最后，能夠自我學(xué)習(xí)完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。
然而，身為一名小學(xué)生的家長，關(guān)注人機(jī)大戰(zhàn)之際，我心中萌生的念頭卻是：在人工智能成熟超越人類智能的不久的將來，我們的教育會受到什么樣的沖擊？人工智能如此迅速的發(fā)展，對如何能夠培養(yǎng)富有創(chuàng)新力的機(jī)構(gòu)或者企業(yè)人才，會有何啟示？
創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，是一輩子的功課
無疑，這種前沿科技驟然而至的加速發(fā)展，已經(jīng)讓人們看到它們能夠在更多的領(lǐng)域幫助到人類，從科學(xué)技術(shù)、商業(yè)，到人們的生活等領(lǐng)域。顯而易見，個(gè)人的知識學(xué)習(xí)，也會隨著人工智能的成熟，而改變定義。在一個(gè)各種機(jī)器能夠替代人類學(xué)習(xí)的時(shí)代，學(xué)校的教育重點(diǎn)，顯然不再是知識的傳授。培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，更突出地成為我們所謂“教育”的主要追求之一。
世界頂級創(chuàng)新設(shè)計(jì)事務(wù)所IDEO的前工程師Jorge Yzusqui Chessman與南美億萬富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年創(chuàng)立的Innova學(xué)院，已迅速成為了秘魯最大的廉價(jià)私營教育系統(tǒng)，正受到全球教育專家的矚目。這所學(xué)院，徹底顛覆了老師教條地教、學(xué)生埋頭學(xué)的知識灌輸式或傳遞式的教育傳統(tǒng)，而是將提高孩子們領(lǐng)導(dǎo)力與創(chuàng)造力相關(guān)的各種點(diǎn)撥，提到了學(xué)校的最重要日程上。其中一項(xiàng)重要的“點(diǎn)撥”方式，就是孩子們每年都要參與一個(gè)歷時(shí)一周的互動式項(xiàng)目，學(xué)習(xí)如何創(chuàng)造性地處理一些實(shí)際的社區(qū)挑戰(zhàn)。
十幾年來一直在創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新教學(xué)領(lǐng)域獨(dú)占鰲頭的美國百森商學(xué)院，也一直設(shè)置著一些類似的、為期更長的沉浸式項(xiàng)目，為學(xué)生提供解決問題的實(shí)踐機(jī)會。例如：所有入校的大一學(xué)生們會組成“創(chuàng)業(yè)小組”。每個(gè)小組拿著校方提供的數(shù)千美元“啟動基金”，用一學(xué)期的時(shí)間，自己尋找、選擇、計(jì)劃和運(yùn)營一個(gè)商業(yè)項(xiàng)目，或經(jīng)歷成功或經(jīng)歷失敗，真槍實(shí)彈地體驗(yàn)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的整個(gè)挑戰(zhàn)過程。
從某種程度上來說，打開腦洞，創(chuàng)意地工作和生活，其實(shí)是一個(gè)人一輩子的功課。企業(yè)組織和其他社會組織對其成員創(chuàng)新能力的打造，完全不亞于學(xué)校的教育方式對一個(gè)人是否能釋放創(chuàng)造力的影響。
激發(fā)創(chuàng)新的情境，是“叫板挑戰(zhàn)”
雖然長期供事在機(jī)構(gòu)和企業(yè)創(chuàng)新咨詢及培訓(xùn)領(lǐng)域，我卻一直不主張?jiān)跈C(jī)構(gòu)或企業(yè)里自上而下地宣講如何創(chuàng)新的金科玉律。
在許多組織里，每每出現(xiàn)的一個(gè)挑戰(zhàn)和問題，其實(shí)都是培養(yǎng)創(chuàng)新能力的機(jī)會。就像好的老師為學(xué)生精心設(shè)計(jì)出來的“情境”，目的是為了讓學(xué)生在情境中去沉浸體驗(yàn)、經(jīng)歷錘煉、收獲感悟、積累能力。而在企業(yè)或其他社會組織中出現(xiàn)的問題和挑戰(zhàn)，則是激發(fā)創(chuàng)新的最好不過的“情境”。人們面臨問題時(shí)的專注，往往能夠迸發(fā)出超越性的奇想。
美國一支南極探險(xiǎn)隊(duì)在南極首次過冬，遇到一個(gè)看似無法解決的難題。由于所攜輸油管的長度不夠，隊(duì)員們無法將船上的汽油運(yùn)到基地。困境之中，隊(duì)員突發(fā)奇想：能否用冰做成輸油管？在這樣一個(gè)潑水成冰的地方，似乎可以！但隨之又出現(xiàn)一個(gè)問題，怎么將冰做成不容易破裂的管狀？被逼得“走投無路”的隊(duì)員們，終于又想出了一個(gè)好主意：船上帶了很多醫(yī)用繃帶，用這些繃帶纏在鐵管子上，澆上水，等結(jié)成冰后，再拔出管子。果然，考察隊(duì)做出了冰管，順利地解決了輸油問題。
在企業(yè)里，各部門的員工為了解決所遇到的問題而聯(lián)手，更是操練團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新思維、激發(fā)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)意、甚至是培養(yǎng)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力的開始。
第4篇：人工智能教育的前景范文
上周，滬深300指數(shù)下跌1.12%，計(jì)算機(jī)行業(yè)上漲0.91%，行業(yè)跑贏大盤2.03個(gè)百分點(diǎn)，其中硬件板塊下跌0.32%，軟件板塊上漲0.81%，IT服務(wù)板塊上漲2.97%。個(gè)股方面，安潔科技、浩豐科技、同有科技等漲幅居前；超圖軟件、湘郵科技、浪潮信息等跌幅居前。
國際市場動態(tài)
豐田與美高校合作自動駕駛:生死時(shí)刻AI接管方向；谷歌將在鳳凰城啟動無人駕駛汽車測試；StrategyAnalytics：今年VR設(shè)備將創(chuàng)造8.95億美元營收；微軟將向豐田用戶提供聯(lián)網(wǎng)汽車服務(wù)。
國內(nèi)市場動態(tài)
高德地圖車機(jī)版正式，將移植手機(jī)版兩項(xiàng)功能；支付寶將登陸歐洲3年將接納100萬家海外商戶。
A股上市公司重要?jiǎng)討B(tài)信息
全通教育：對境外公司EmergeVentureLabLtd增資374.59萬元；捷成股份：與廣電網(wǎng)絡(luò)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議；衛(wèi)寧健康：9166.67萬元收購夢天門25%的股權(quán)；天璣科技：擬3720萬元轉(zhuǎn)讓上海復(fù)深藍(lán)31%股權(quán)；藍(lán)盾股份：擬以40000萬元成立兩家子公司；易華錄：中標(biāo)1.13億元棗莊市智能交通安全系統(tǒng)工程建設(shè)項(xiàng)目。
投資策略
上周，大盤震蕩下行，繼續(xù)呈整理態(tài)勢，中小板及創(chuàng)業(yè)板亦維持震蕩走勢，全周小幅上行。計(jì)算機(jī)行業(yè)小幅上漲跑贏大盤，具體來看，生物識別、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能等板塊表現(xiàn)相對較強(qiáng)，云計(jì)算、去IOE等板塊則出現(xiàn)小幅回調(diào)。
走勢層面，我們?nèi)詧?jiān)持此前的觀點(diǎn)，即認(rèn)為在當(dāng)下時(shí)點(diǎn)，短期內(nèi)難有明顯利好政策及利好事件推動，計(jì)算機(jī)行業(yè)大概率將在目前位置盤整，短期內(nèi)再次出現(xiàn)快速反彈的概率較低。
從行業(yè)內(nèi)看，行業(yè)內(nèi)各概念板塊持續(xù)性不強(qiáng)、輪動較為明顯，雖人工智能概念受市場關(guān)注較多，其中無人駕駛、人臉識別等較受投資者青睞，但同樣由于受行情震蕩影響持續(xù)性不強(qiáng)。我們維持此前對行業(yè)仍將維持震蕩的觀點(diǎn)，認(rèn)為短期內(nèi)的趨勢性行情難再現(xiàn)，階段性的反彈更是不應(yīng)盲目追高，而應(yīng)擇優(yōu)選擇優(yōu)質(zhì)品種以獲取左側(cè)收益。目前，行業(yè)在經(jīng)歷調(diào)整以后，優(yōu)質(zhì)高成長個(gè)股在估值層面已經(jīng)落入合理區(qū)間，投資者可積極布局此類品種。
具體操作方面，我們?nèi)跃S持此前觀點(diǎn)，即建議投資者關(guān)注以下幾條主線：
1)成長性高，估值相對合理，PEG
2)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算板塊；
3)人工智能板塊。
第5篇：人工智能教育的前景范文
關(guān)鍵詞 機(jī)器人 人工智能 實(shí)時(shí)系統(tǒng) 挑戰(zhàn) 展望
中圖分類號：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
人工智能（Artificial Intelligence），英文簡寫是AI。它主要研究、發(fā)掘應(yīng)用在延伸、模擬和擴(kuò)展人的智能理論、技術(shù)、方法，以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新科技?！叭斯ぶ悄堋币辉~剛開始，由1956年美國計(jì)算機(jī)協(xié)會組織的達(dá)特莫學(xué)會上提出的。自那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
1機(jī)器人、人工智能概述
人工智能學(xué)科的出現(xiàn)與發(fā)展不是偶然的、孤立的，它是與整個(gè)科學(xué)體系的演化和發(fā)展進(jìn)程密切相關(guān)的。人工智能是自然智能（特別是人的智能）的模擬、延伸和擴(kuò)展，即研究“機(jī)器智能”，也開發(fā)“智能機(jī)器”。如果把計(jì)算機(jī)看作是寶劍，那么人工智能就是高明靈巧的劍法。
1956年夏季，在美國達(dá)特摩斯大學(xué)，由麥卡賽、明斯基、香農(nóng)等發(fā)起，由西蒙、塞繆爾、紐厄爾等參加，舉行了關(guān)于“如何用機(jī)器模擬人的智能”的學(xué)術(shù)研討會，第一次正式采用“人工智能”的術(shù)語。這次具有歷史意義的、為期兩個(gè)月之久的學(xué)術(shù)會議，標(biāo)志著“人工智能”新學(xué)科的誕生。
人工智能在電子技術(shù)方面的應(yīng)用可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機(jī)硬件電路為專家系統(tǒng)的知識來源，建立單片機(jī)硬件配置專家系統(tǒng)，進(jìn)行故障診斷，以提高糾錯(cuò)能力。人工智能技術(shù)也被引入到了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的常用技術(shù)是防火墻技術(shù)，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統(tǒng)的防范手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)實(shí)的需要，把人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域，大大提高了它的安全性。
2學(xué)科交叉帶來的挑戰(zhàn)
實(shí)時(shí)人工智能是實(shí)時(shí)系統(tǒng)和人工智能技術(shù)相互結(jié)合的一個(gè)新的研究領(lǐng)域。實(shí)時(shí)人工智能系統(tǒng)是一種在動態(tài)的環(huán)境中，能夠利用有限的資源來可靠地完成關(guān)鍵性任務(wù)的系統(tǒng)。目前大多數(shù)人工智能規(guī)劃和問題求解系統(tǒng)都試圖產(chǎn)生一個(gè)完全的精確解，但是在資源限制的狀態(tài)下， 快速地產(chǎn)生一個(gè)近似解將更有效。Anytime算法能夠折衷解的質(zhì)量和計(jì)算時(shí)間，是人工智能技術(shù)應(yīng)用在實(shí)時(shí)環(huán)境中的有效技術(shù)。由基本的Anytime算法構(gòu)成實(shí)時(shí)人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵之一是如何給基本算法分配時(shí)間， 從而可以獲得系統(tǒng)的性能描述，實(shí)施有效的實(shí)時(shí)監(jiān)控。時(shí)間分配算法，爬山算法僅能找到局部最優(yōu)解，如果組織問題滿足局部組織問題的條件，它能夠找到最優(yōu)解。對于不滿足局部組織問題的條件的大型組織結(jié)構(gòu)，爬山算法不能保證找到全局最優(yōu)解。遺傳算法適合于尋找全局解，但搜索效率取決于一些關(guān)鍵參數(shù)的確定和算子的操作機(jī)制選取。
智能主體是智能互聯(lián)網(wǎng)中的生靈，它是一種智能的軟件實(shí)體，能夠在智能互聯(lián)網(wǎng)中自由遨游，為用戶提供各種智能服務(wù)。所謂網(wǎng)絡(luò)智能軟件是面向智能主體的研究方法所設(shè)計(jì)、開發(fā)的軟件。網(wǎng)絡(luò)智能軟件技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)、軟件工程技術(shù)的結(jié)合。
3機(jī)器人、人工智能及實(shí)時(shí)系統(tǒng)的前景展望
人工智能的研究目標(biāo)是認(rèn)識與模擬人類智能行為。傳統(tǒng)人工智能研究往往將研究重點(diǎn)集中于對人類單個(gè)智能品質(zhì)如計(jì)算能力、推理能力、記憶能力、搜索能力、直覺能力等的研究與模擬。然而，由于人類智能行為是各種單個(gè)智能品質(zhì)的綜合體現(xiàn)，因此傳統(tǒng)研究方法往往無法充分刻畫或恰當(dāng)模擬人類的智能行為。把人看成多種智能品質(zhì)構(gòu)成的有機(jī)整體――智能體（agent），綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當(dāng)前人工智能研究者共同的愿望。
人工智能作為一個(gè)整體的研究才剛剛開始，離我們的目標(biāo)還很遙遠(yuǎn)。但人工智能在某些方面將會有較大的突破。
半個(gè)世紀(jì)以來，人工智能發(fā)展極其迅速，專家系統(tǒng)、智能控制在短短的10余年里就發(fā)展成熟。目前的焦點(diǎn)，如分布式和協(xié)同式多專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)（知識挖掘和知識發(fā)現(xiàn)）方法、硬軟件一體化技術(shù)以及并行分布處理技術(shù)還有MAS的研究，也有望在下一個(gè)5年內(nèi)也會成熟。根據(jù)AI目前的發(fā)展態(tài)勢，以及現(xiàn)有的規(guī)劃，將AI未來的發(fā)展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地，向著人類智能的方向逼近。
4總結(jié)
人工智能這門科目的出現(xiàn)、發(fā)展并非偶然，它和整個(gè)科學(xué)體系進(jìn)化和發(fā)展進(jìn)程有著緊密關(guān)聯(lián)。21世紀(jì)會變成智能革命的時(shí)期，信息時(shí)代的特征分為三個(gè)方面：聯(lián)結(jié)、符號和行為主義，在信息論啟發(fā)下，達(dá)到統(tǒng)一和諧，在每個(gè)領(lǐng)域交互研究與發(fā)展中，一定會發(fā)生一場智能革命，真正意義達(dá)到人和機(jī)器一起協(xié)調(diào)思考的新時(shí)期。
第6篇：人工智能教育的前景范文
關(guān)鍵詞： 人工智能 發(fā)展過程 研究熱點(diǎn) 應(yīng)用領(lǐng)域 未來發(fā)展
一、人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
二、人工智能的發(fā)展過程
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
三、人工智能的研究熱點(diǎn)
AI研究出現(xiàn)了新的，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
2.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
3.主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實(shí)世界和社會的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
四、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1.專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個(gè)專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個(gè)方面。
2.知識庫系統(tǒng)
知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實(shí)演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。
3.物景分析
計(jì)算機(jī)視覺已從模式識別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個(gè)感知問題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
4.模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識。計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻(xiàn)。
5.機(jī)器人
機(jī)器人學(xué)所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。
五、人工智能的未來發(fā)展
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以NewellA為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問題求解能力。在Soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如RI等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮?諾依曼型機(jī)與作為智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個(gè)階段。
1.融合時(shí)期（2010―2020年）
（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
（2）以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子計(jì)算機(jī)和DNA計(jì)算機(jī)會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。
（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
2.自信時(shí)期（2020―2030年）
（1）智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
（3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。
3.非神秘時(shí)期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。
（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。
第7篇：人工智能教育的前景范文
“由于最近出現(xiàn)了很多突破性的技術(shù)，導(dǎo)致人工智能發(fā)展得很快，同時(shí)也引發(fā)了公眾的辯論。有一些人對人工智能感到恐懼，他們呼吁要采取緊急措施，以避免一個(gè)假想的‘反烏托邦’出現(xiàn)。
“但是我們對人工智能還是非常樂觀的。從技術(shù)發(fā)展的歷史可以看出，每個(gè)新技術(shù)的出現(xiàn)起初都會有很多懷疑和恐懼，但最終，這些新技術(shù)都改善了人類的生活。舉個(gè)例子，柯達(dá)相機(jī)出現(xiàn)的時(shí)候，人們認(rèn)為它會破壞藝術(shù)；電力出現(xiàn)時(shí)有人覺得它太危險(xiǎn)了。但是，一旦這些技術(shù)應(yīng)用在數(shù)以百萬計(jì)的人手中，并且不斷開放、發(fā)展、合作，所有的恐懼都會煙消云散。人工智能革命也是如此，它能將我們從瑣碎的、重復(fù)的、盲目的工作中解脫出來。
“不要陷入恐懼之中，我們要努力工作，找到消除恐懼的解決方案?！?/p>
Speeches at a Glance
我們不是黑帽黑客，我們只是一個(gè)安全組織。我們的行為只是在告訴人們―在網(wǎng)絡(luò)上沒有誰是安全的。
―黑客組織OurMine的一位匿名成員在接受《連線》雜志的采訪時(shí)表示。5月以來，這一黑客組織成功攻陷Facebook CEO馬克?扎克伯格、Uber CEO特拉維斯?卡蘭尼克等多位IT公司CEO的社交網(wǎng)絡(luò)賬號。
目前的技術(shù)還沒為大規(guī)模生產(chǎn)做好準(zhǔn)備。
―特斯拉自動駕駛汽車發(fā)生撞車事故后，寶馬CEO克魯格在慕尼黑媒體見面會上說。
盡管面臨著當(dāng)前全球地緣政治的不確定性、瞬息萬變的市場和社會環(huán)境，受訪的CEO仍然以企業(yè)業(yè)務(wù)的增長為重心，通過轉(zhuǎn)型、高新技術(shù)和專業(yè)人才來增強(qiáng)企業(yè)的業(yè)務(wù)能力，以應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。中國CEO對自身業(yè)務(wù)的增長前景充滿信心，同時(shí)也意識到創(chuàng)造“創(chuàng)新”文化和“合作”的重要性，這在中國表現(xiàn)得尤為突出。
―畢馬威主席John Veihmeyer說。畢馬威近日一份報(bào)告稱，企業(yè)總部設(shè)在中國的CEO把創(chuàng)新推動增長作為首要戰(zhàn)略任務(wù)，持此觀點(diǎn)的CEO比例高于全球其他國家和地區(qū)。
第8篇：人工智能教育的前景范文
［關(guān)鍵詞］互聯(lián)網(wǎng)金融；高等金融教育；SWOT；教學(xué)改革
2013年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融快速崛起并深刻影響著金融學(xué)子的學(xué)習(xí)生活、社會實(shí)踐和思維觀念。一系列互聯(lián)網(wǎng)金融的新概念進(jìn)入高等金融教育的視線：“大數(shù)據(jù)”、“云計(jì)算”、“社會征信”、“共享經(jīng)濟(jì)”、“數(shù)字貨幣”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“人工智能”等，讓金融專業(yè)的師生既興奮又備感壓力?；ヂ?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(jì)和金融明顯可分的界限被打破。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)“經(jīng)濟(jì)”、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(jìn)行，幾乎不需要現(xiàn)實(shí)貨幣參與，點(diǎn)對點(diǎn)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(fù)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(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了當(dāng)前高等金融教育的前面，對傳統(tǒng)高等金融教育產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊，但也帶來了變革和發(fā)展的機(jī)遇。因此，強(qiáng)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(diǎn)
（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(shí)代中逐漸走向成熟，對傳統(tǒng)正規(guī)金融形成強(qiáng)大壓力。實(shí)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(dǎo)致嚴(yán)重的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)、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(shù)有效緩解，移動終端的廣泛使用結(jié)合人工智能使社會征信和債務(wù)催收都不再成為問題，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步催生了眾籌、共享經(jīng)濟(jì)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(cuò)誤率低，模型不斷進(jìn)行自主訓(xùn)練和優(yōu)化，大大提高了適應(yīng)性，在量化投資、決策咨詢和風(fēng)險(xiǎn)控制等方面逐步取得優(yōu)勢。人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，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(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、Logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列機(jī)器學(xué)習(xí)的核心算法和模型不斷“學(xué)習(xí)成長”，在實(shí)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(yuǎn)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(chǔ)和共同體，互聯(lián)網(wǎng)金融擁有顯著的后發(fā)優(yōu)勢，領(lǐng)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(diǎn)。
（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(kuò)大，經(jīng)營上的規(guī)模優(yōu)勢日益明顯，各項(xiàng)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(gòu)成：征信、借貸、催收和服務(wù)等環(huán)節(jié)可分散于不同的公司，在業(yè)務(wù)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(wù)，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(wù)的快速發(fā)展，不僅遠(yuǎn)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(wù)———海量支付數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的增值服務(wù)，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(shù)的融合運(yùn)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(wù)模式上，從以往只提供信息中介服務(wù)平臺的模式創(chuàng)新發(fā)展出了引導(dǎo)P2P平臺與擔(dān)保機(jī)構(gòu)合作、整合線上與線下服務(wù)以及增加債權(quán)轉(zhuǎn)讓等服務(wù)的新型模式；五是利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)幫助互聯(lián)網(wǎng)金融公司開展客戶的理財(cái)或量化投資業(yè)務(wù)；六是基于互聯(lián)網(wǎng)的共享經(jīng)濟(jì)大大便利了人們的生活體驗(yàn)和觀念。
二、當(dāng)前高校金融教育應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析
表1是高校金融教育應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實(shí)踐兩個(gè)層面為當(dāng)前高校金融教育如何應(yīng)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(chǔ)和優(yōu)勢。自20世紀(jì)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(zhì)的突破，金融專業(yè)的品牌認(rèn)可、高考招分、學(xué)生素質(zhì)、國際化程度、畢業(yè)后的薪資水平、社會評價(jià)等各項(xiàng)指標(biāo)均處于各行業(yè)的前列。同時(shí)，國內(nèi)金融領(lǐng)域在國際一流期刊發(fā)表的論文數(shù)量也在整個(gè)社會科學(xué)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。其次，當(dāng)前高校金融專業(yè)的培養(yǎng)方案和課程設(shè)置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎(chǔ)、學(xué)科基礎(chǔ)、專業(yè)培養(yǎng)、素質(zhì)教育和實(shí)踐實(shí)習(xí)等方面進(jìn)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(guān)課程可根據(jù)不同專業(yè)需要，進(jìn)行優(yōu)化組合，體現(xiàn)功能性。第三，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)金融給高校師生帶來了良好體驗(yàn)和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業(yè)的建設(shè)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(jì)、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(jià)、股票、債券和財(cái)務(wù)等“純金融”知識的講授，對大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等涉及計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等跨領(lǐng)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(fù)合型的跨界人才，單一聚焦金融領(lǐng)域的教學(xué)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(shè)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(zhì)量令人擔(dān)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(fēng)開設(shè)課程的現(xiàn)象比較突出，沒有因地適宜，教學(xué)內(nèi)容和難度都過猶不及，影響了教學(xué)效果。
（三）機(jī)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(jī)遇。當(dāng)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(dǎo)致銀行業(yè)人才流失嚴(yán)重。限于人才奇缺，互聯(lián)網(wǎng)金融目前的進(jìn)入門檻較低，人員素質(zhì)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(xué)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(yán)重不足。顯然，傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融教育轉(zhuǎn)型發(fā)展的機(jī)遇巨大。不僅如此，互聯(lián)網(wǎng)金融還在科研立項(xiàng)、論文選題、學(xué)生的實(shí)習(xí)實(shí)踐、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、高校金融教育的學(xué)科點(diǎn)申報(bào)、專業(yè)建設(shè)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(jìn)行業(yè)務(wù)模式的細(xì)分和產(chǎn)品之間進(jìn)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(shí)現(xiàn)對銀行、證券、保險(xiǎn)、基金和資產(chǎn)管理等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行強(qiáng)有力的整合運(yùn)作?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的跨界整合實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)功能的有機(jī)結(jié)合，推動了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(shù)又懂得金融業(yè)務(wù)、營銷和管理知識的跨界復(fù)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(shí)踐來看，金融、計(jì)算機(jī)及營銷和管理類專業(yè)的教育還是各自為政，獨(dú)立培養(yǎng)，忽略了跨界知識的構(gòu)建，導(dǎo)致學(xué)生難以適應(yīng)社會對復(fù)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(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融“混業(yè)發(fā)展”的現(xiàn)實(shí)需求嚴(yán)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(shè)置和培養(yǎng)體系相對成熟，然而，互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走到了學(xué)校教育的前面。再次，互聯(lián)網(wǎng)金融教育強(qiáng)調(diào)“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(wù)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(guān)于普惠金融、微型金融的相關(guān)課程幾乎從不開設(shè)。消除“教育偏見”達(dá)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(yuǎn)。
三、結(jié)語
高等金融教育承擔(dān)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(guān)切所在。互聯(lián)網(wǎng)金融是未來金融行業(yè)的制高點(diǎn)，需要高校金融教育培養(yǎng)復(fù)合型人才，要求他們具備金融學(xué)知識，理解金融業(yè)務(wù)的原理，掌握信息化技術(shù)并能對大數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)：（1）注重學(xué)科交叉，優(yōu)化課程設(shè)置，培養(yǎng)復(fù)合型人才。（2）加強(qiáng)師資建設(shè)，促進(jìn)傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融轉(zhuǎn)型發(fā)展。（3）加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融的“產(chǎn)學(xué)研”的合作，樹立“干中學(xué)”的務(wù)實(shí)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(qiáng)彼此合作，使研究向應(yīng)用轉(zhuǎn)化。（4）加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)注，引入相關(guān)課程。此外，在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)的背景下，高等金融教育也要積極承擔(dān)社會責(zé)任，適時(shí)向社會進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)金融知識的推廣和普及，提高民眾規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力，達(dá)到普及金融教育的目的。
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［8］張超，李梅，丁妥.互聯(lián)網(wǎng)金融背景下金融教育改革探析［J］.中國市場，2015（12）：18-19.
第9篇：人工智能教育的前景范文
在剛剛過去的2016年，圍棋領(lǐng)域的“人機(jī)大戰(zhàn)”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(zhàn)勝了韓國的圍棋高手李世石，由此人工智能的發(fā)展引人深思。很多人會覺得人工智能是一個(gè)很遙遠(yuǎn)的事情，始終抱以一種懷疑的態(tài)度去看待人工智能。其實(shí)不然，人工智能從上世紀(jì)40年展至今，且不說現(xiàn)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(jì)算機(jī)行業(yè)、銀行業(yè)、會計(jì)業(yè)等都在使用的智能處理系統(tǒng)，而且范圍越來越廣，技術(shù)越來越具有深度。在傳統(tǒng)的會計(jì)行業(yè)中，會計(jì)核算工作從憑證到報(bào)表都是由人工來完成的，但是現(xiàn)如今財(cái)務(wù)會計(jì)中的大部分工作都可以由財(cái)務(wù)軟件來完成，大大的解放了會計(jì)中的人力。也是在去年的3月份，著名的會計(jì)師事務(wù)所德勤對外宣布將人工智能引入會計(jì)行業(yè)，這一宣布也是幾家歡喜幾家愁。雖然人工智能讓會計(jì)實(shí)務(wù)變得更加便捷、精準(zhǔn)，但是傳統(tǒng)會計(jì)行業(yè)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(gè)會計(jì)人的角度對人工智能時(shí)代下的會計(jì)行業(yè)進(jìn)行探討，目的是明晰人工智能對會計(jì)行業(yè)的影響，以及傳統(tǒng)的會計(jì)人員如何應(yīng)對人工智能時(shí)代的到來。
二、我國人工智能在會計(jì)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望
（一）我國人工智能在會計(jì)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀
會計(jì)行業(yè)主要涉及的是企事業(yè)單位、政府機(jī)構(gòu)和會計(jì)師事務(wù)所，這三大類是有會計(jì)核算系統(tǒng)的主要主體。就我國來說，很多涉及會計(jì)工作主體對于人工智能的應(yīng)用僅限于會計(jì)系統(tǒng)，而且在會計(jì)系統(tǒng)中一些類似于審核、判斷等主觀行為還是要財(cái)務(wù)人員手工進(jìn)行操作。目前市場上已經(jīng)存在各種可以滿足不同類型組織結(jié)構(gòu)會計(jì)主體業(yè)務(wù)需求的會計(jì)軟件，可以說應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛了。但是就會計(jì)師事務(wù)所來說，作為主要業(yè)務(wù)之一的審計(jì)業(yè)務(wù)在人工智能方面應(yīng)用的稍微較少，因?yàn)閷τ谏鲜泄緦徲?jì)業(yè)務(wù)而言，需要填制大量的審計(jì)工作底稿，包括電子版和紙質(zhì)版，這些數(shù)據(jù)的錄入目前還是依賴于手工。
（二）對人工智能在會計(jì)行業(yè)中應(yīng)用的展望
任何一位會計(jì)人都清楚地知道，會計(jì)行業(yè)是一種具有嚴(yán)瑾性、及時(shí)性的行業(yè)，并且會計(jì)工作程序多，處理起來比較繁雜。所以對于會計(jì)人員來說加班是家常便飯，從某種程度上來說，會計(jì)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(jīng)應(yīng)用的人工智能解決了一些基本的操作，比如憑證和報(bào)表的生成等等，但是還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足目前會計(jì)主體多樣性的需求。比如人力資源會計(jì)，就需要一個(gè)適合企業(yè)特點(diǎn)的模型來對企業(yè)的人力資源進(jìn)行計(jì)量和報(bào)告，此模型可以對企業(yè)的人力資源進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析，從而可以合理的進(jìn)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(jì)，環(huán)境會計(jì)等眾多會計(jì)的分支中都是需要的，因?yàn)楝F(xiàn)在會計(jì)的職能越來越傾向于決策，決策過程中就需要會計(jì)提供相應(yīng)的資料，這些資料通過會計(jì)的手工計(jì)算和分析往往難以獲取，如果人工職能可以進(jìn)一步運(yùn)用科學(xué)知識來解決這個(gè)難題就再好不過了。
三、人工智能對會計(jì)行業(yè)的影響
（一）提高了會計(jì)信息的及時(shí)性和精準(zhǔn)性
不管是企事業(yè)單位還是政府機(jī)構(gòu)或者會計(jì)師事務(wù)所，在運(yùn)用會計(jì)軟件之后，一方面對于當(dāng)日發(fā)生的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)都能及時(shí)的進(jìn)行處理。因?yàn)闀?jì)人員的只需要登錄系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)事務(wù)的選擇或者審核就可以了，期末系統(tǒng)會根據(jù)已經(jīng)有的數(shù)據(jù)自動生成相關(guān)報(bào)表，相比較傳統(tǒng)會計(jì)的手工填制憑證和編制報(bào)表要及時(shí)得多。另一方面，在傳統(tǒng)的會計(jì)業(yè)務(wù)處理時(shí)，會計(jì)員手誤記錯(cuò)賬是常有的事，雖說現(xiàn)在的財(cái)務(wù)系統(tǒng)也需要手工錄入一些數(shù)據(jù)，但是當(dāng)錄入出錯(cuò)時(shí)系統(tǒng)給予提示，所以這種情況下，大大降低了數(shù)據(jù)出錯(cuò)的概率，即提高了會計(jì)信息的準(zhǔn)確性。
（二）一定程度上抑制了財(cái)務(wù)信息造假
在提高準(zhǔn)確性和及時(shí)性的基?A上，人工智能在會計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用還可以相對防止財(cái)務(wù)信息造假。在特定的會計(jì)核算系統(tǒng)下，每一位登錄系統(tǒng)的人員都會有唯一的賬號和密碼，以及自己的權(quán)限，可以說分工明確，相比較傳統(tǒng)的會計(jì)核算中崗位相容現(xiàn)象十分嚴(yán)重，尤其是在中小企業(yè)里，人工智能的應(yīng)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(cái)務(wù)造假，因?yàn)楸M管大部分工作在系統(tǒng)中完成，每個(gè)人只能進(jìn)行自己職能范圍內(nèi)的操作，但是系統(tǒng)終歸還是由人來控制的，還無法應(yīng)對管理層凌駕于會計(jì)人員之上的內(nèi)部操縱現(xiàn)象。
（三）會計(jì)行業(yè)中傳統(tǒng)崗位需求減少
隨著人工智能在會計(jì)行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，傳統(tǒng)會計(jì)崗位就不需要那么的職員了，這是顯而易見的變化。會計(jì)電算化早在上世紀(jì)八十年代就在我國有所發(fā)展和普及，發(fā)展至今，已經(jīng)商品化，為各種會計(jì)主體所使用，使得原本那些簡單的會計(jì)記錄和核算工作被人工智能所取代，相應(yīng)的，這些崗位上的會計(jì)人員也就不再需要。
（四）會計(jì)信息安全性受到威脅
目前應(yīng)用廣泛的各種電算化核算系統(tǒng)，都是以電子形式對會計(jì)主體的各種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，電子存儲的數(shù)據(jù)保存形式有很多優(yōu)點(diǎn)，比如保存方便，數(shù)據(jù)容量大，便于查找和使用等。另一方面，現(xiàn)在的系統(tǒng)如果防護(hù)措施不到位很容易被黑客攻擊，同時(shí)目前網(wǎng)絡(luò)的安全性也大大降低，信息在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中可能會被攔截，所以企業(yè)的財(cái)務(wù)信息就會被泄露出去，嚴(yán)重的話，還會造成重大商業(yè)秘密的外泄，給企業(yè)帶來損失。
四、會計(jì)人員如何應(yīng)對人工智能的“入侵”
（一）學(xué)習(xí)會計(jì)電算化處理，跟上人工智能的步伐
作為一名會計(jì)人員，如果在智能時(shí)代還停留在傳統(tǒng)會計(jì)處理方法上，那只能被時(shí)代所淘汰，這個(gè)社會本來就是優(yōu)勝劣汰，新的技術(shù)方法已經(jīng)產(chǎn)生，你沒掌握那你就是被打敗的那個(gè)，至少要跟上時(shí)代的步伐。國家目前對于會計(jì)人員有接受繼續(xù)教育的要求，會計(jì)人員可以借助這一平臺學(xué)習(xí)當(dāng)前的人工智能在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，也可以自主的學(xué)習(xí)會計(jì)電算化的相關(guān)應(yīng)用。
（二）由簡單的財(cái)務(wù)會計(jì)向綜合型會計(jì)人才轉(zhuǎn)變
雖然人工智能時(shí)代減少傳統(tǒng)會計(jì)崗位的需求，但是隨著國家近幾年來對于管理會計(jì)的發(fā)展的鼓勵(lì)，各會計(jì)主體尤其是企業(yè)對于管理會計(jì)的需求增加，而目前管理會計(jì)的工作是人工智能無法完成的，因?yàn)檫@其中涉及大量的職業(yè)判斷以及包括審計(jì)業(yè)務(wù)里也是含有很多的會計(jì)估計(jì)。所以會計(jì)人員應(yīng)該在人工智能時(shí)代努力學(xué)習(xí)會計(jì)其他方面的知識，比如管理會計(jì)和審計(jì)業(yè)務(wù)的內(nèi)容等，掌握多方面知識，使自己成為一名復(fù)合型會計(jì)人才。
（三）以積極的視角來看待人工智能
現(xiàn)實(shí)中有很多會計(jì)從業(yè)人員狹隘的認(rèn)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(jì)行業(yè)沒有前景，進(jìn)行轉(zhuǎn)行，而不去想著提升自己的執(zhí)業(yè)能力。從以上的分析可以看出，這種消極的觀點(diǎn)是不對的，不僅不利于會計(jì)人員自身的發(fā)展，也不利于整個(gè)會計(jì)行業(yè)的發(fā)展。
