時間：2023-08-21 17:23:20
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能時代的教育，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關(guān)鍵詞：高職教育；人工智能；轉(zhuǎn)型發(fā)展
一、高職教育現(xiàn)狀
（一）客觀層面
（1）社會面。當(dāng)前社會發(fā)展處于轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期，高職教育迎來全新發(fā)展機遇，對人才培養(yǎng)質(zhì)量不斷提高。傳統(tǒng)思想中，家長學(xué)生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會給技術(shù)技能型人才提供很多高薪崗位，部分學(xué)生主動選擇高職院校進修學(xué)業(yè)，提高自身技能水平。高職院校必須以社會發(fā)展趨勢為導(dǎo)向，及時調(diào)整自身發(fā)展戰(zhàn)略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發(fā)展，出臺了多項扶持政策，如《國家職業(yè)教育改革實施方案》《職業(yè)學(xué)校專業(yè)頂崗實習(xí)標(biāo)準(zhǔn)》《關(guān)于推進高等職業(yè)教育改革創(chuàng)新引領(lǐng)職業(yè)教育科學(xué)發(fā)展的若干意見》等，極大的推動了高職教育的穩(wěn)定發(fā)展。
（二）主觀層面
（1）教學(xué)理念。高職教師受傳統(tǒng)思想影響，往往重視成績和理論知識，亟需引進新的教學(xué)理念，并落實在實際教學(xué)中。高職院校已經(jīng)意識到人工智能時代，自身轉(zhuǎn)型創(chuàng)新的必要性，正積極將全新的教學(xué)理念貫穿在人才培養(yǎng)過程中。（2）教學(xué)方式。高職教育逐漸創(chuàng)新教學(xué)方式，將頂崗實習(xí)、校企合作、實訓(xùn)教學(xué)等應(yīng)用在常規(guī)教學(xué)中，適應(yīng)時展，彰顯職教特色。但在實際教學(xué)中，教師理念未發(fā)生變化，能力無法滿足新型教學(xué)方式需求，存在亟需改進優(yōu)化的地方。（3）教學(xué)體系。只有完善的教學(xué)體系，才能為高職教育的改革創(chuàng)新提供依據(jù)參考。當(dāng)前高職教育體系中含有諸多不足，如學(xué)科單一、理論與實踐比重不協(xié)調(diào)、知識內(nèi)容陳舊等。高職教育要想適應(yīng)新時展趨勢，應(yīng)積極完善教學(xué)體系。
二、人工智能現(xiàn)狀
（1）國家戰(zhàn)略。近年來，國家高度重視人工智能發(fā)展，國務(wù)院《關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號），提出科技創(chuàng)新的主要方向是人工智能，提倡積極構(gòu)建全新的人工智能科技創(chuàng)新協(xié)同機制，進一步完善人工智能教育體系，實現(xiàn)人才儲備和梯隊建設(shè)的目標(biāo)，推動智能經(jīng)濟的發(fā)展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》等[2]。可見，國家為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了充足動力，人工智能已成為國家戰(zhàn)略的一部分。（2）產(chǎn)業(yè)發(fā)展。多年的探索，人工智能技術(shù)有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓撲學(xué)、圖像處理、模式識別、專家系統(tǒng)等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領(lǐng)先世界水平。例如我國在模式識別領(lǐng)域的研究，文字識別、語言識別、虹膜識別都取得優(yōu)異成果，被廣泛應(yīng)用在生物醫(yī)藥、機器人視覺研究、衛(wèi)星遙感、自主導(dǎo)航、軍事等領(lǐng)域。企業(yè)十分關(guān)注人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術(shù)的深度研究，使應(yīng)用和商業(yè)價值最大化。據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造700億元市場價值，預(yù)計在2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1600億元。
三、人工智能推動新時代高職教育轉(zhuǎn)型發(fā)展的必要性
（一）技術(shù)技能型人才的需求
高職教育發(fā)展的目的是培養(yǎng)適合崗位需求的技術(shù)技能型人才。人工智能時代，先進技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大部分崗位對人才的需求發(fā)生明顯變化，逐漸形成了“機器換人”的局面。企業(yè)中簡單、重復(fù)、勞動強度大的崗位，都由智能機器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現(xiàn)無人機配送方式，直接沖擊了傳統(tǒng)人工物流配送模式。相信在不久的將來，會有更多的智能機器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產(chǎn)制造的質(zhì)檢環(huán)節(jié)，由于傳統(tǒng)人工監(jiān)測方式存在諸多不足，應(yīng)用人工智能的圖像識別技術(shù)，可以實現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的動態(tài)檢測。可見，人工智能時代會有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機器人。高職教育必須轉(zhuǎn)變以往的教育模式，順應(yīng)時展趨勢，結(jié)合社會崗位對技能人才的需求，調(diào)整高職教育方向，實現(xiàn)高職教育價值。
（二）國家發(fā)展戰(zhàn)略的要求
以往的發(fā)展致力于“中國制造”，但新時代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能時代將“中國制造”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸袊鴦?chuàng)造”“中國智造”。這一發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變，能看出先進科學(xué)技術(shù)在國家發(fā)展中的重要地位。為了2025年實現(xiàn)“中國智造”的目標(biāo)，高職院校創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，順應(yīng)國家發(fā)展戰(zhàn)略的調(diào)整。同時，高職教育轉(zhuǎn)型過程中，轉(zhuǎn)變以往以理論、成績?yōu)橹鞯乃枷胗^念，對人才進行更加系統(tǒng)的培養(yǎng)，調(diào)整理論知識、實習(xí)實踐之間的關(guān)系比例。人工智能時代的高職教育轉(zhuǎn)變與創(chuàng)新，可以加大對學(xué)生創(chuàng)新意識的培養(yǎng)力度，使人才綜合素養(yǎng)得到更好提升，滿足“中國創(chuàng)造”的需求。
（三）學(xué)生自身價值實現(xiàn)的需求
時代的發(fā)展使高職學(xué)生的思想發(fā)生變化，傳統(tǒng)的高職教育雖能提高學(xué)生專業(yè)能力，但并不滿足當(dāng)前企業(yè)對工作崗位的需求，學(xué)生無法實現(xiàn)自身價值。曾經(jīng)的學(xué)生，沒有認識到自身與社會的關(guān)系，存在“得過且過”等不良思想。新時代，高職學(xué)生逐漸認清自身地位，意識到自己與國家民族是“命運共同體”，是實現(xiàn)偉大復(fù)興“中國夢”的主要力量。高職教育轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，根據(jù)時展要求、學(xué)生需求，合理調(diào)整教學(xué)方案與計劃。
關(guān)鍵詞 人工智能 網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng)
中圖分類號：TP27 文獻標(biāo)識碼：A
0引言
20 世紀(jì)以來，計算機的發(fā)展日新月異，不斷更新?lián)Q代，以最早期的機械運行方式為基礎(chǔ)，經(jīng)歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學(xué)習(xí)的各個方面，伴隨著計算機的出現(xiàn)并逐步普及應(yīng)用，人們又開始力圖根據(jù)認識水平和技術(shù)條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。
1人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(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。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預(yù)測、規(guī)劃等需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
2人工智能和教育的關(guān)系
（1）人工智能和教育的關(guān)系。人工智能以及人工智能科學(xué)從1956年誕生起，其研究和應(yīng)用領(lǐng)域就與教育緊密相關(guān)。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學(xué)技術(shù)。AI的研究成果又反過來應(yīng)用到我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€方面，并可以改進我們的生活。比如應(yīng)用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數(shù)量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產(chǎn)生新的教學(xué)模式，如網(wǎng)上學(xué)習(xí)共同體、合作學(xué)習(xí)等。（2）人工智能在教育中的應(yīng)用。人工智能原理和技術(shù)從誕生起就應(yīng)用于教育，其產(chǎn)品通常稱作智能指導(dǎo)系統(tǒng)ITS或者智能計算機輔助教學(xué)ICAI。
ICAI系統(tǒng)可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學(xué)生和程序靈活性的方式下，應(yīng)用人工智能原理和技術(shù)，組織安排教學(xué)系統(tǒng)的各種成分。它并不是根據(jù)預(yù)先輸入的問題、預(yù)先想到的解答、預(yù)先指定的分支等進行工作，而是根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)時積累的知識而工作。它的一般工作準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)，是依賴本身的知識結(jié)構(gòu)和近期活動事件，如學(xué)生回答的歷史記錄。許多ICAI系統(tǒng)都具有這樣的重要特點，即能夠?qū)崿F(xiàn)與學(xué)生的自然語言對話。
3人工智能與網(wǎng)絡(luò)教育的融合
隨著人工智能的理論與技術(shù)發(fā)展，其在教育中的應(yīng)用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網(wǎng)頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領(lǐng)域特別是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用主要有以下幾個方面：
（1）ICAI。計算機輔助教學(xué)（CAI）是由程序教學(xué)發(fā)展而來。但是以程序教學(xué)為理論基礎(chǔ)開發(fā)的CAI課件，在推理機制和學(xué)生模型方面存在不足，因而不能根據(jù)不同學(xué)生的實際情況進行動態(tài)調(diào)整，缺乏靈活的應(yīng)變能力。
借鑒人工智能中的專家系統(tǒng)知識，由于專家系統(tǒng)中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統(tǒng)中再加入一個“學(xué)生模型”模塊，就構(gòu)成智能計算機輔助教學(xué)（ICAI）系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。其中推理機的作用相當(dāng)于現(xiàn)實教學(xué)中的教師，它可以根據(jù)知識庫中的內(nèi)容和學(xué)生模型推斷出每個學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認知特點和當(dāng)前知識水平，根據(jù)學(xué)生的不同特點選擇最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法，并可對學(xué)生進行有針對性的個別指導(dǎo)，提高教學(xué)效果。
（2）智能。在我們傳統(tǒng)的教學(xué)過程中，最經(jīng)典的教學(xué)模式是以教師為主，教師講、學(xué)生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學(xué)模式的優(yōu)點是有利于教師主導(dǎo)作用的發(fā)揮，便于教師組織、監(jiān)控整個教學(xué)活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統(tǒng)的科學(xué)知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學(xué)習(xí)過程中的重要作用。
上世紀(jì)90年代以來，隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，強調(diào)以學(xué)生為中心的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論日益流行。這種理論強調(diào)在教師主導(dǎo)下以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)，即一種“主導(dǎo)――主體”教學(xué)結(jié)構(gòu)。在這種教學(xué)并重的結(jié)構(gòu)中，教師是教學(xué)過程的組織者、是良好情操的培養(yǎng)者；學(xué)生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構(gòu)者；教學(xué)媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學(xué)生自主學(xué)習(xí)的工具。
在網(wǎng)絡(luò)遠程教學(xué)中，為實現(xiàn)上述教學(xué)模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)遠程教學(xué)中，并逐漸成為在教學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化的一種主流技術(shù)。
關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；知識結(jié)構(gòu)；應(yīng)用型人才；人才培養(yǎng)；知識型能力本位教育
中圖分類號：G64文獻標(biāo)識碼：A
文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科學(xué)與技術(shù)主要包含智能科學(xué)和智能技術(shù)兩部分內(nèi)容[1]：智能科學(xué)是以人如何認知和學(xué)習(xí)為研究對象，探索智能機器的實現(xiàn)機理和方法；智能技術(shù)則是將這種方法應(yīng)用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習(xí)能力，讓機器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是計算機類之下的特設(shè)專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設(shè)的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格），智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)與全球范圍大力推進與快速發(fā)展的人工智能關(guān)系最密切，契合度最高。一方面，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術(shù)提供理論支撐、技術(shù)推進和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，可以實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。
隨著人工智能時代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學(xué)領(lǐng)域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域不僅需要高端學(xué)術(shù)型人才，更需要接地氣、重實踐的應(yīng)用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域已由頂層設(shè)計和關(guān)鍵技術(shù)突破向生產(chǎn)、應(yīng)用、裝配、服務(wù)等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術(shù)精、實踐能力強、操作流程熟的應(yīng)用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計局向社會了13個新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這也從另外一個側(cè)面說明人工智能等技術(shù)推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，催生了相關(guān)專業(yè)技術(shù)類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。
3應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強化職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)一批普通本科高等學(xué)校向應(yīng)用技術(shù)類高等學(xué)校轉(zhuǎn)型，建立一批實訓(xùn)基地，開展現(xiàn)代學(xué)徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術(shù)技能人才隊伍。
通常而言，人才類型分為三類[2]：學(xué)術(shù)型人才、應(yīng)用型人才、技能型人才。實際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會需求來看，應(yīng)用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應(yīng)用型人才，即把成熟的技術(shù)和理論應(yīng)用到實際的生產(chǎn)、生活中的技術(shù)技能型人才。從國家的層面來看，為了適應(yīng)人工智能時展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應(yīng)用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導(dǎo)向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點討論智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學(xué)與技術(shù)的工程設(shè)計、開發(fā)及應(yīng)用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設(shè)計、研發(fā)、集成應(yīng)用、檢測與維修、運行與管理等技術(shù)，具有扎實理論基礎(chǔ)、較強工程實踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。
3.2知識結(jié)構(gòu)
智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學(xué)科的特點，其知識結(jié)構(gòu)包含了三個并行的基礎(chǔ)領(lǐng)域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識別、智能系統(tǒng)設(shè)計與制造、智能信息處理三個方面的專業(yè)內(nèi)涵。
（1）智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領(lǐng)域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。主要課程包括：電子技術(shù)基礎(chǔ)、信號系統(tǒng)與數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等。
（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造
屬于控制工程領(lǐng)域，包括自動控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設(shè)計與應(yīng)用等。主要課程包括：機械基礎(chǔ)、工程力學(xué)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、計算機控制技術(shù)、機電系統(tǒng)分析與設(shè)計等。
（3）智能信息處理
屬于計算機領(lǐng)域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、計算機程序設(shè)計、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計等。
3.3能力結(jié)構(gòu)
智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應(yīng)用，要求學(xué)生具有運用計算機及相關(guān)軟硬件工具進行大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、應(yīng)用的能力；具備智能系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、集成、運行與管理的能力；注重培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結(jié)構(gòu)可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)，一切教學(xué)活動均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo)；模塊化的課程結(jié)構(gòu)；能力為基準(zhǔn)的目標(biāo)評價體系。該模式所培養(yǎng)的本科應(yīng)用型人才具有較強的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應(yīng)人工智能時代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會產(chǎn)生動態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應(yīng)對智能化浪潮，打好基礎(chǔ)，提高自學(xué)習(xí)能力。因此，智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學(xué)習(xí)能力，才能實現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動性以及知識和經(jīng)驗的進化，才能真正適應(yīng)人工智能時展的需求。
自我學(xué)習(xí)能力的形成與提高往往源于知識結(jié)構(gòu)的構(gòu)建[5]。為了塑造更合適的能力結(jié)構(gòu)，需要CBE模式與知識結(jié)構(gòu)的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識結(jié)構(gòu)與能力結(jié)構(gòu)放在并重的地位，既著眼于預(yù)期能力的培養(yǎng)，也必須讓學(xué)生筑牢學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學(xué)習(xí)，具備并提升適應(yīng)未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向
從智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應(yīng)用型人才以“智能化應(yīng)用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：
（1）智能感知與模式識別領(lǐng)域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應(yīng)用等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括圖像處理、機器視覺、工業(yè)視頻檢測與識別、視頻監(jiān)控、傳感器設(shè)計及應(yīng)用等。
（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造領(lǐng)域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務(wù)等領(lǐng)域的設(shè)計、制造及應(yīng)用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運營與服務(wù)等。
（3）智能信息處理領(lǐng)域
主要從事計算機數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務(wù)等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、交通大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領(lǐng)域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務(wù)等。
產(chǎn)業(yè)需求帶動人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時推動技術(shù)進步，而技術(shù)進步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)與智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑
智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學(xué)校定位相適應(yīng)的。培養(yǎng)應(yīng)用型人才，應(yīng)注重學(xué)生實踐能力，從教學(xué)體系建設(shè)體現(xiàn)“應(yīng)用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實踐教學(xué)。結(jié)合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識結(jié)構(gòu)在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎(chǔ)，也要重實踐。
（1）筑牢智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識基礎(chǔ)，構(gòu)建與智能化應(yīng)用相關(guān)的知識體系
在本科的低年級階段，應(yīng)注重公共基礎(chǔ)課，特別是數(shù)學(xué)和力學(xué)課程，還應(yīng)充分了解智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的內(nèi)涵，讓學(xué)生對所學(xué)專業(yè)有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業(yè)基礎(chǔ)，包括電子技術(shù)基礎(chǔ)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等。歸納地說，應(yīng)該筑牢數(shù)理基礎(chǔ)、計算機基礎(chǔ)、機電基礎(chǔ)和控制基礎(chǔ)，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
（2）增強智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實踐環(huán)節(jié)，構(gòu)建以能力培養(yǎng)為重心的教學(xué)體系
按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學(xué)校根據(jù)人工智能企業(yè)實際情況靈活設(shè)置實踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時調(diào)整課程體系以避免教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學(xué)校教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)計劃的制定，并為學(xué)校實踐教學(xué)提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。
[關(guān)鍵詞]人工智能；公共管理；運用
中圖分類號：D631.43文獻標(biāo)識碼：A
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)已經(jīng)成為了人們關(guān)注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現(xiàn)了良好的經(jīng)濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當(dāng)中，可以創(chuàng)新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學(xué)管理理念、功能、組織及手段應(yīng)用到公共事務(wù)。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現(xiàn)公共利益當(dāng)作主要目標(biāo)，促使社會整體朝著更加良好的方向發(fā)展；其二，積極履行社會公共責(zé)任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結(jié)合實際發(fā)展需要，協(xié)調(diào)與控制各項公共事務(wù)，并不斷創(chuàng)新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎(chǔ)上主動實行公權(quán)力，科學(xué)合理地運用各項公共資源才能順利實現(xiàn)最終管理目標(biāo)。目前，社會對公共管理者的專業(yè)能力及綜合素養(yǎng)要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責(zé)任。此外，公共管理也具備技術(shù)掌控職能、社會協(xié)調(diào)職能及預(yù)測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發(fā)展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養(yǎng)公共管理者。
二、人工智能對公共管理的主要影響
（一）人工智能對公共管理的促進作用
公共管理指通過使用管理理論、技術(shù)及方法等知識，系統(tǒng)化、專業(yè)化地管理公共事業(yè)，不斷優(yōu)化公共資源分配，使公共事業(yè)為人民服務(wù)。傳統(tǒng)公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統(tǒng)的管理模式已無法適應(yīng)新時期公共事業(yè)管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統(tǒng)能夠全面提升收集信息的效率和質(zhì)量；其二，人工智能管理模式更為精準(zhǔn)有效。人工智能對于問題與數(shù)據(jù)分析更具針對性，分析結(jié)果更加科學(xué)合理，可以準(zhǔn)確把握社會個體需求，做到管理精準(zhǔn)化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節(jié)約成本，并實現(xiàn)更加優(yōu)化的管理目標(biāo)，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學(xué)化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發(fā)揮最大效能。
（二）人工智能給公共管理帶來的風(fēng)險
人工智能作為新興信息技術(shù)，為公共管理事業(yè)帶來了較多機遇，推動了公共管理事業(yè)的進步和發(fā)展。然而人工智能也給公共管理事業(yè)帶來了相應(yīng)的機遇和風(fēng)險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以完整的保存海量數(shù)據(jù)，并挖掘與分析有價值的信息。網(wǎng)絡(luò)安全性使得人工智能技術(shù)存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權(quán)使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業(yè)管理中資源配置更加科學(xué)合理，最終實現(xiàn)提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術(shù)的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業(yè)中得到普及，就必須盡快解決這一問題。
三、人工智能在公共關(guān)系管理當(dāng)中的具體運用
當(dāng)前，人工智能快速發(fā)展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復(fù)雜化的公共工作，推動智能社會發(fā)展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學(xué)合理地利用它，才能充分發(fā)揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發(fā)展過程中，公共管理者必須不斷學(xué)習(xí)、掌握先進技術(shù)，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規(guī)則卻復(fù)雜、耗時耗力的工作交給人工智能。
（一）公共事業(yè)方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經(jīng)運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優(yōu)勢，快捷便利、綠色環(huán)保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學(xué)的預(yù)測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經(jīng)越來越多地進入到了人們的日常生活當(dāng)中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發(fā)展。
（二）社會經(jīng)濟方面
運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業(yè)，企業(yè)根據(jù)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)可以制定出更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，提供高效服務(wù)[2]。當(dāng)前電子支付是人們生活中重要的內(nèi)容，人們出行不用帶大量現(xiàn)金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能運用包含教育管理，通過智能化學(xué)習(xí)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析，教師能根據(jù)學(xué)生具體情況，如學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、知識點掌握等制定相應(yīng)的個性化教育方案，提高了育人效果。從當(dāng)前人工智能在教育領(lǐng)域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學(xué)生獲得了個性化教育，創(chuàng)建了新的教學(xué)、內(nèi)容研發(fā)和師資管理等形態(tài)。運用人工智能可以更準(zhǔn)確、有針對性地協(xié)助教學(xué)，使日常教學(xué)效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的應(yīng)用措施
（一）改變?nèi)瞬排囵B(yǎng)方式
人工智能技術(shù)的運用，還可以推動人才培養(yǎng)方式的變革和發(fā)展，能夠創(chuàng)建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設(shè)置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學(xué)習(xí)的教育結(jié)合起來，健全人才培養(yǎng)方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎(chǔ)設(shè)施方面的建設(shè)。
（二）重新構(gòu)建組織形式
隨著人工智能的出現(xiàn)和廣泛運用，管理主體要結(jié)合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發(fā)展完善管理結(jié)構(gòu)。
在日后的工作當(dāng)中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發(fā)揮潛在優(yōu)勢。另外，運用人工智能技術(shù)的時候，管理者要精心設(shè)計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。
（三）創(chuàng)新工作模式
隨著社會發(fā)展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學(xué)習(xí)能力和綜合素質(zhì)才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發(fā)揮人工智能在處理重復(fù)性、邏輯性等工作的優(yōu)勢，和管理者的工作充分融合、優(yōu)勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創(chuàng)新工作模式，推動公共管理事業(yè)的發(fā)展。
前不久，李世石不敵人工智能程序AlphaGo，人機大戰(zhàn)以1∶4告終。自此排名世界第二的機器人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鵲起。自此，人類在國際象棋領(lǐng)域和機器的對弈，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，強人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的強勢，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。在一個各種機器能夠替代人類學(xué)習(xí)的時代，學(xué)校的教育重點，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)的各種點撥，提到了學(xué)校的最重要日程上。其中一項重要的“點撥”方式，就是孩子們每年都要參與一個歷時一周的互動式項目，學(xué)習(xí)如何創(chuàng)造性地處理一些實際的社區(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目，為學(xué)生提供解決問題的實踐機會。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)期的時間，自己尋找、選擇、計劃和運營一個商業(yè)項目，或經(jīng)歷成功或經(jīng)歷失敗，真槍實彈地體驗創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的整個挑戰(zhàn)過程。
從某種程度上來說，打開腦洞，創(chuàng)意地工作和生活，其實是一個人一輩子的功課。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，我卻一直不主張在機構(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)的一個挑戰(zhàn)和問題，其實都是培養(yǎng)創(chuàng)新能力的機會。就像好的老師為學(xué)生精心設(shè)計出來的“情境”，目的是為了讓學(xué)生在情境中去沉浸體驗、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。
美國一支南極探險隊在南極首次過冬，遇到一個看似無法解決的難題。由于所攜輸油管的長度不夠，隊員們無法將船上的汽油運到基地。困境之中，隊員突發(fā)奇想：能否用冰做成輸油管？在這樣一個潑水成冰的地方，似乎可以！但隨之又出現(xiàn)一個問題，怎么將冰做成不容易破裂的管狀？被逼得“走投無路”的隊員們，終于又想出了一個好主意：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，更是操練團隊創(chuàng)新思維、激發(fā)團隊創(chuàng)意、甚至是培養(yǎng)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力的開始。
1、《規(guī)劃》指出，實施全民智能教育項目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學(xué)軟件、游戲的開發(fā)和推廣。
2、支持開展人工智能競賽，鼓勵進行形式多樣的人工智能科普創(chuàng)作。鼓勵科學(xué)家參與人工智能科普。
3、在鄭州，人工智能在很多學(xué)校已經(jīng)生根發(fā)芽，并取得了不錯的成績。
4、7月27日上午，2017第四屆中美（國際）機器人挑戰(zhàn)賽（2017 4th China Robotics Challenge，簡稱CRC）在鄭州國際會展中心開幕。
5、本次比賽由鄭州市教育局等單位主辦，鄭州市第二中學(xué)等承辦，比賽7月29日結(jié)束。
6、本屆機器人挑戰(zhàn)賽，共有來自國內(nèi)外的80支隊伍參賽。
7、其中，中國共66支隊伍，來自于全國各個名校；國際上共14支隊伍，來自美國、巴西、澳大利亞等國，為歷屆FRC（FIRST Robotics Competition）總冠軍、區(qū)域冠軍戰(zhàn)隊。
8、開幕式上，鄭州市教育局局長李陶然充分肯定了此項賽事的意義，他表示，在世界范圍內(nèi)人們關(guān)注FRC項目，積極參與FRC項目，其深遠意義不在于賽事本身，而在于通過這樣一個平臺的體驗和歷練，讓同學(xué)們的視野更開闊，思維更活躍，學(xué)識更綜合，更具有創(chuàng)新實踐能力，更具有創(chuàng)造性。
9、據(jù)了解，第四屆中美（國際）機器人挑戰(zhàn)賽比賽的主題為2017FRC賽季主題，即FIRST蒸汽工坊，將邀請兩個探險俱樂部成員在一個依靠蒸汽動力的時代，啟動飛船完成終極競賽之旅
10、在本屆中美國際青少年機器人挑戰(zhàn)賽中，鄭州舊中和鄭州二中的隊伍順利挺進決賽，并在國際聯(lián)盟賽中，將冠軍和亞軍獎杯收入囊中。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
關(guān)鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新驅(qū)動；發(fā)展建議
人類對于智能機器的探索活動，古已有之。不過，以“人工智能”來命名這一探索并成為一個學(xué)科領(lǐng)域，卻發(fā)生于1956年夏季在Dartmouth舉行的一次小規(guī)模學(xué)術(shù)研討會上。因此，2016年是人工智能學(xué)科問世的60周年，在這個不同尋常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切關(guān)注人工智能的發(fā)展動向。
2016年3月，DeepMind研制的人工智能圍棋系統(tǒng)AlphaGo以4：1的戰(zhàn)績擊敗了韓國的圍棋高手李世石，把世界對人工智能的關(guān)注推向了前所未有的。各種各樣的議論噴涌而出。悲觀者大呼：“人工智能對于人類的潛在威脅太嚴重，應(yīng)當(dāng)通過立法限制甚至禁止人工智能的研究”；樂觀者高喊：“人工智能是人類的真正福音，只要把自己的思想意愿轉(zhuǎn)嫁給人工智能機器，人類就可以通過機器來實現(xiàn)長生不老的千年夢想”。在科技界，人們則在激動著、討論著：我們應(yīng)當(dāng)在什么樣的熱點技術(shù)上發(fā)力？是深度學(xué)習(xí)？是認知技術(shù)？還是類腦計算？
回想這些年來，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、智能制造、智慧城市、人工智能、機器人一波又一波的高新技術(shù)登臺亮相，中國科技界、教育界和產(chǎn)業(yè)界都在一個個地緊緊追趕。雖然在跟蹤追趕的過程中取得了不菲的進展，但是人們不禁都在思考：對于人工智能來說，當(dāng)前社會的需求是什么？什么才是有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略？怎樣才可以擺脫跟蹤追趕的被動局面，爭取到引領(lǐng)創(chuàng)新的話語權(quán)？
發(fā)展人工智能不應(yīng)當(dāng)是一種孤立性、局部性的行動，而應(yīng)當(dāng)是能夠帶動和引領(lǐng)整個科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。
1 人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
為了闡明“人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿”這個論斷，需要逐個澄清相關(guān)的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是當(dāng)代的重要交叉科學(xué)群？以及什么是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿？
1.1 什么是人工智能
人工智能是一門“探索人類智能機理，創(chuàng)制人工智能機器，增強人類智力能力”的科學(xué)技術(shù)。從這個意義上可以理解，只要人類的智力能力得到了增強和擴展，人們從事各種科學(xué)技術(shù)以至各種經(jīng)濟社會活動的智力能力就會得到有效提升，從而能夠有效促進各行各業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。
那么，什么是人類智能？人類智能主要表現(xiàn)在人類主體為了不斷改善生存發(fā)展的水平而發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力。其中，發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力依賴于主體的目的、知識、直覺、理解力、想象力、靈感、頓悟、審美等內(nèi)在能力，因此被稱為“隱性智能”；解決問題的能力則主要依賴于獲得信息，生成知識，創(chuàng)生策略等外顯能力，因此被稱為“顯性智能”。
顯然，隱性智能十分抽象，幾近神秘，不僅研究起來甚為困難，就連理解起來也頗感玄奇，而顯性智能則相對可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原則是：基于人類主體給定的問題、知識、目標(biāo)（這就是人類發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力）這些前提，研究如何利用信息、生成知識、創(chuàng)生策略來解決問題，達到目標(biāo)。也就是說，人工智能的研究遵循人類智能與人工智能相結(jié)合的原則：人類智能負責(zé)發(fā)現(xiàn)和定義問題，人工智能則負責(zé)在人類所給定的問題框架下解決問題。這樣，人工智能機器就可以成為人類認識世界和改造世界的聰明助手。
由此可見，沒有生命，沒有目的，沒有靈感，也沒有審美能力的人工智能機器系統(tǒng)，原則上不具有隱性智能的能力，因而不可能獨立地發(fā)現(xiàn)問題和定義問題，只能在人類所發(fā)現(xiàn)和所定義的問題框架下去解決問題。因此，人工智能超越人類的恐懼缺乏科學(xué)根據(jù)。
1.2 什么是當(dāng)代重要的交叉科學(xué)群
當(dāng)今的時代是信息時代，認識信息資源和利用信息資源為人類服務(wù)的信息科學(xué)是當(dāng)今時代的標(biāo)志性科學(xué)。具體來說，信息科學(xué)是“研究信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律的科學(xué)”，也就是以信息為研究對象，以信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律為研究內(nèi)容，以信息科學(xué)方法論為研究指南，以增強和擴展人類信息功能（全部信息功能的有機整體就是人類的智力功能）為研究目標(biāo)的科學(xué)。換言之，信息科學(xué)的研究目標(biāo)就是擴展人類的智力功能，而研究信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律和信息科學(xué)方法論都是為了實現(xiàn)擴展人類智力功能這個目標(biāo)服務(wù)的。
由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目標(biāo)，也是信息時代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的基本目的；而為了使人工智能系統(tǒng)能夠在人類發(fā)現(xiàn)和定義的問題框架下成功地解決問題，人工智能的研究必須從人類求解問題的能力中得到啟發(fā)。這表明，人工智能的研究需要向認知科學(xué)學(xué)習(xí)，因為認知科學(xué)就是研究人類自己是如何面對問題解決問題的。另一方面，認知科學(xué)所研究的人類解決問題的機理又建立在腦科學(xué)的基礎(chǔ)之上，因此，人工智能的研究必須理解腦科學(xué)的工作機理。再者，人類發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力并不是永遠固定不變的，而是不斷進化和發(fā)展的。因此人工智能的研究還必須學(xué)習(xí)信息生物學(xué)，后者深刻地研究和揭示了人類能力不斷進化的機制。可見，腦科學(xué)、認知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能是當(dāng)代最具重要意義的交叉科學(xué)群。這個科學(xué)群還包含更多的學(xué)科，恕不一一闡述。
1.3 什么是當(dāng)代重要科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
雖然腦科學(xué)、認知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能各有各的研究內(nèi)容，但是所有這些學(xué)科共同的目標(biāo)都是智能，如人類的智能（腦科學(xué)）、生物的智能（信息生物學(xué)）、人類智能的物質(zhì)基礎(chǔ)（腦科學(xué)）、人類智能和生物智能的工作機理（認知科學(xué)）、人類智能和生物智能的進化機制（認知科學(xué)與信息生物學(xué)）、人類智能的信息基礎(chǔ)和研究方法論（信息科學(xué)）、人類智能的機器模擬和實現(xiàn)（人工智能）等。
所以，人類智能和人工智能是當(dāng)代這一重要交叉科學(xué)群共同的創(chuàng)新前沿。人們對于腦科學(xué)、認知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的理解深化了，就會促進人工智能研究的發(fā)展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和創(chuàng)新，也必然能夠帶動腦科學(xué)、認知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的突破與創(chuàng)新。
2 中國人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀：差距與優(yōu)勢
中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，大家平日都親身感受得到，應(yīng)當(dāng)比較熟悉，似乎無需贅言；但是國情是我們思考問題的基礎(chǔ)，因此不可不察。而且，我們對于中國在人工智能發(fā)展方面所存在的差距和優(yōu)勢的認識，確實還有必要進一步深化。
2.1 差距：顯差距，隱差距
大家都意識到，中國在人工智能的發(fā)展方面確實存在不少的差距。普遍J為，由于中國缺失了工業(yè)革命這個歷史階段的洗禮，因此在工業(yè)基礎(chǔ)和工藝水平方面天然存在明顯的不足。特別是中國微電子工業(yè)領(lǐng)域的高性能芯片制造能力有待進一步加強，人工智能硬件系統(tǒng)的水平也有待進一步提高等，這些都是眾所周知的顯差距。
然而，更值得深思的問題是：在人工智能的科學(xué)研究方面，長期以來，中國同行普遍習(xí)慣于跟蹤學(xué)習(xí)，缺乏突破創(chuàng)新的民族自信心，更缺乏引領(lǐng)國際的強烈意識。無論是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、語義網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)這些大概念，還是深度學(xué)習(xí)、無人駕駛、類腦計算這些技術(shù)思想，都是外國學(xué)者率先提出，然后才是中國學(xué)者蜂擁而上。加上這些年滋長蔓延起來的急功近利和學(xué)術(shù)誠信缺失，往往在蜂擁而上之后的一夜之間就會冒出許多“新成果”！這是中國人工智能發(fā)展存在的隱差距。
需要指出的是，顯差距正因為“顯”，已經(jīng)得到各有關(guān)方的高度重視，并且正在不斷地被縮小；但是，隱差距則因為“隱”，不容易被察覺，至今還沒有引起各方面必要的重視，因此仍然是實現(xiàn)突破創(chuàng)新和引領(lǐng)戰(zhàn)略的隱患。
2.2 優(yōu)勢：現(xiàn)優(yōu)勢，潛優(yōu)勢
那么中國在人工智能研究中是否也存在什么優(yōu)勢呢？表面看來，似乎中國在人工智能研究領(lǐng)域一直處于跟蹤學(xué)習(xí)狀態(tài)，談不上存在什么優(yōu)勢；但是仔細考察發(fā)現(xiàn)其實不然，中國在人工智能研究中的確存在不可忽視的優(yōu)勢。
中國目前雖然在整體上還處于相對落后狀態(tài)，但在某些技術(shù)研究上卻處于國際領(lǐng)先地位。例如：語音識別技術(shù)，中國已經(jīng)在近期多次國際評測大賽中奪得世界冠軍；在汽車自動駕駛方面，中國的研發(fā)水平也與國際上旗鼓相當(dāng)；特別是在理論研究方面，中國在人工智能通用理論研究方面的機制主義人工智能理論、人工智能邏輯理論研究方面的泛邏輯學(xué)、人工智能數(shù)學(xué)方面的因素空間理論都是國際領(lǐng)先的成果。這些都是已經(jīng)涌現(xiàn)出來的現(xiàn)優(yōu)勢。
更加重要的是，像人工智能這樣既十分復(fù)雜又極其深刻的科學(xué)研究，勢必自覺或不自覺地受到科學(xué)方法論的影響。幾十年來，國際人工智能的研究形成三大學(xué)派，就是受了以分而治之為特征的機械還原方法論的影響，把復(fù)雜的人工智能研究分為結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派、功能模擬的物理符號系統(tǒng)學(xué)派、行為模擬的感知動作系統(tǒng)學(xué)派，而且長久以來互不認可，不能形成人工智能研究的合力。科學(xué)論證充分表明，適于人工智能研究的科學(xué)方法論不是“機械還原論”的方法論，而應(yīng)當(dāng)是“信息生態(tài)論”的方法論。后者與中國歷來的“整體論”和“辨證論”思維傳統(tǒng)息息相通。因此，在人工智能的研究領(lǐng)域，中國握有方法論的潛在優(yōu)勢（潛優(yōu)勢），只要自覺地加以運用，這種潛在優(yōu)勢完全可以轉(zhuǎn)化為強大的現(xiàn)實優(yōu)勢（現(xiàn)優(yōu)勢）。
3 人工智能的社會需求和發(fā)展中國人工智能的戰(zhàn)略建議
3.1 人工智能的社會需求
中國的信息化建設(shè)全面啟動于20世紀(jì)90年代，得益于現(xiàn)代信息技術(shù)的支持，取得了舉世矚目的輝煌成就，進入了迎接復(fù)雜問題的新時期，面臨著巨大挑戰(zhàn)。從整個經(jīng)濟社會發(fā)展和全面改革的大局判斷，在多次講話中也明確指出，中國的改革開放進入了攻堅克難的深水區(qū)。眾所周知，人工智能技術(shù)是信息技術(shù)的高端前沿；因此，為了迎接復(fù)雜問題的挑戰(zhàn)，為了成功走出深水區(qū)到達勝利的彼岸，中國亟需人工智能科學(xué)技術(shù)的全面支持。
另一方面，縱觀當(dāng)今的國際環(huán)境不難發(fā)現(xiàn)，一些發(fā)達國家在中國黃海、臺海、東海、南海不斷制造緊張局勢，企圖以武力遏制中國的和平崛起。他們聲稱要長期投資人工智能，要用人工智能武器戰(zhàn)勝中國，對此不能不高度警惕，并采取果斷措施。
3.2 加快發(fā)展中國人工智能的建議
為加快發(fā)展中國人工智能，從戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、可操作的角度出發(fā)提出5項建議。
（1）頂層規(guī)劃。
火車跑得快，全靠車頭帶。建議設(shè)立國家級智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與協(xié)調(diào)專家委員會，負責(zé)研究和提出中國智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展的中長期規(guī)劃，制訂智能科學(xué)技術(shù)產(chǎn)學(xué)研發(fā)展的實施政策，協(xié)調(diào)和促進中國智能科學(xué)技術(shù)的快速有序健康發(fā)展。
（2）人才培養(yǎng)。
萬事都緊要，人才是根本。建議國務(wù)院學(xué)位委員會把中國現(xiàn)有的“智能科學(xué)與技術(shù)”二級學(xué)科提升為一級學(xué)科，以形成系統(tǒng)完整的智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)體系；同時建議教育部在中小學(xué)開設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)知識課程，開展課外興趣培育活動。
（3）創(chuàng)新研究。
跟蹤不可廢，創(chuàng)新更關(guān)鍵。在國家自然科學(xué)基金設(shè)置“智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論”專門領(lǐng)域，大力推進智能科學(xué)基礎(chǔ)理論的突破創(chuàng)新；同時在國家“十三五”規(guī)劃設(shè)立智能制造、智能農(nóng)業(yè)、智能服務(wù)業(yè)、智能交通、智能網(wǎng)絡(luò)空間安全、智能教育等應(yīng)用專項。
（4）產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
創(chuàng)新是尖兵，產(chǎn)業(yè)是后盾。大力促進中國智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在國家標(biāo)準(zhǔn)委員會建立智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)工作委員會，鼓勵有條件的單位和學(xué)術(shù)團體開展各類智能技術(shù)產(chǎn)品的測試、評價和檢驗標(biāo)準(zhǔn)的研究，引導(dǎo)智能化產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品市場有序健康發(fā)展。
（5）持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞：人工智能；高中生；職業(yè)規(guī)劃；建議
一、引言
人工智能的不斷發(fā)展與拓展促進了我國各個領(lǐng)域的發(fā)展，同時對各個行業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊，很多需要人工機械作業(yè)的領(lǐng)域?qū)褂脵C器人，造成大量人員的失業(yè)。面對如此現(xiàn)狀，今后我們高中生如何做好職業(yè)生涯規(guī)劃成為當(dāng)務(wù)之急，只有深刻把握社會發(fā)展趨勢，加強學(xué)習(xí)方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰(zhàn)、抓住機遇、趨利避害，做好職業(yè)選擇和規(guī)劃，更好地適應(yīng)今后的社會發(fā)展。
二、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢
（一）人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(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。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。目前，人工智能技術(shù)在美國、歐洲和日本呈現(xiàn)飛速發(fā)展趨勢。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)在各個行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，其中比較典型應(yīng)用主要包括符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學(xué)習(xí)、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(shù)以及專家系統(tǒng)等，這些在計算機領(lǐng)域、化學(xué)領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以及礦物勘測領(lǐng)域等得到廣泛應(yīng)用，并取得較好效果。
（二）人工智能的發(fā)展趨勢
技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感等進行全方位發(fā)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(biāo)準(zhǔn)的方向發(fā)展。人工智能技術(shù)不斷地在就業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用及發(fā)展，因此高中階段就對自己的職業(yè)生涯有著規(guī)劃是未來發(fā)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(yè)規(guī)劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業(yè)規(guī)劃教育課程的高中畢業(yè)生，甚至大學(xué)畢業(yè)生對自己的規(guī)劃都有著明確的方向，我國目前某些地區(qū)高中階段已經(jīng)安排了職業(yè)規(guī)劃類型的課程，相信不久高中生職業(yè)規(guī)劃的課程也會出現(xiàn)在更多地區(qū)的校園。
（三）人工智能發(fā)展對就業(yè)的影響
隨著機器眼下正在取代的首當(dāng)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(lǐng)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(huán)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(yè)效率和質(zhì)量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業(yè)創(chuàng)造更多的效益。
隨著人工智能的快速發(fā)展，人工智能對各個領(lǐng)域的就業(yè)產(chǎn)生了重大影響，我國也在往這個方向發(fā)展，對于IT行業(yè)，今后會大量使用機器人進行工作，制造業(yè)也在逐漸增加使用機器人。技術(shù)的進步，使得個人的生產(chǎn)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(shù)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(lǐng)域?qū)蕴罅康墓と耍瑢?dǎo)致很多人員失業(yè)。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(xié)作的過程中，機器一定會不斷智能優(yōu)化的，在單一專業(yè)的工作內(nèi)容中，機器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業(yè)。對于人際溝通事務(wù)，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(chuàng)新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學(xué)習(xí)知識，還要培養(yǎng)創(chuàng)新能力和實踐能力，以應(yīng)對迎接人工智能的挑戰(zhàn)。
（四）高中生應(yīng)該怎樣規(guī)劃職業(yè)生涯
面對人工智能的快速發(fā)展，今后我們高中生應(yīng)當(dāng)趨利避害，努力做好職業(yè)生涯規(guī)劃，實現(xiàn)自我價值的增值，具體來說應(yīng)當(dāng)從以下幾個方面入手：
1.增強職業(yè)規(guī)劃的意識
高中生要根據(jù)自身的主觀因素以及外界的環(huán)境因素，分析、歸納、選擇自己的職業(yè)發(fā)展方向，并且制定相應(yīng)的學(xué)習(xí)、培養(yǎng)計劃，采取必要行動去實現(xiàn)目標(biāo)。這種確定人生方向的規(guī)劃問題應(yīng)該在高中階段每一個學(xué)生都應(yīng)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(xué)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(biāo)會使自己的學(xué)習(xí)方向更加準(zhǔn)確，學(xué)習(xí)積極性更加強勁，同時在就業(yè)選擇上也可以盡量地少走彎路。
2.選擇高水平的職業(yè)指導(dǎo)教師
高中生實現(xiàn)從學(xué)校到社會或者更高層學(xué)校的過程中職業(yè)規(guī)劃具有重要的導(dǎo)向作用，因此在高中階段一個好的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)教師對學(xué)生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強調(diào)任職職業(yè)資格的嚴格性；其次就是指導(dǎo)教師要善于啟發(fā)式指導(dǎo)學(xué)生，增強學(xué)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(fā)現(xiàn)和挖掘自己多方面的潛能，學(xué)會正確利用各方面條件充分發(fā)展。同時，要注意避免指導(dǎo)教師的思想左右了我們的思想，只有準(zhǔn)確的認識自己，才能促使我們帶著自己的職業(yè)規(guī)劃繼續(xù)努力進步。
3.自己的高中生涯規(guī)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(yǎng)。高一階段：剛進入學(xué)校，通過學(xué)習(xí)了解學(xué)科特點，利用學(xué)校、教師、網(wǎng)絡(luò)、社會了解就業(yè)動向，自我優(yōu)勢結(jié)合人才需求，明確選考科目，初步制定職業(yè)發(fā)展意向。高二階段：正確處理選考科目學(xué)習(xí)與學(xué)考科目學(xué)習(xí)的關(guān)系，既突出專業(yè)知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數(shù)學(xué)英語必考科目學(xué)習(xí)與選修科目深化拓展的關(guān)系，既要提高高考成績又要深化拓展專業(yè)素養(yǎng)；既要強化高考復(fù)習(xí)又要重視面試培訓(xùn)，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準(zhǔn)備。因為近年來重點大學(xué)通過高考統(tǒng)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(xué)的學(xué)生要注意這方面的情況。同時高中生要根據(jù)自己的理想多去了解高校情況，多去了專業(yè)設(shè)置的情況，為報考適合自己的學(xué)校及專業(yè)做好信息準(zhǔn)備。
4.積極參加選修課程，為今后的職業(yè)生涯做好基礎(chǔ)
按照教育部有關(guān)規(guī)定，高中學(xué)校要開設(shè)選修課程。我們可以根據(jù)自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進行學(xué)習(xí)，這不僅可以及早的發(fā)現(xiàn)我們的喜好和特長，為我們的職業(yè)生涯做規(guī)劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎(chǔ)知識的培養(yǎng)也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業(yè)生涯奠定堅實的基礎(chǔ)。
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Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀點、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個學(xué)科，其屬于一門邊緣學(xué)科，同時也是多個學(xué)科交叉而成的一門學(xué)科，包括語言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等[1]。當(dāng)前人工智能已經(jīng)是很多高校計算機相關(guān)專業(yè)的必修課程，它是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學(xué)內(nèi)容主要包括自然語言理解、計算智能技術(shù)、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)等，國內(nèi)外很多大學(xué)都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學(xué)和研究。人工智能課程包含多個學(xué)科，具有內(nèi)容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復(fù)雜，但是多數(shù)高校采用的教學(xué)方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式，即“教師講、學(xué)生聽”的教學(xué)模式，這種信息單向傳輸教學(xué)模式以教師為主體，學(xué)生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學(xué)，忽視實踐活動教學(xué)的問題，導(dǎo)致教育內(nèi)容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常常感到枯燥乏味，進而對學(xué)習(xí)該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果無法達到預(yù)期，甚至學(xué)生還會產(chǎn)生厭學(xué)心理。針對人工智能課程中現(xiàn)有的各項問題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學(xué)實踐經(jīng)驗，參考人工智能課程特點和教學(xué)目標(biāo)，從多個方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學(xué)內(nèi)容、教材選擇、教學(xué)方法和考核形式等。
1 教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化與更新
人工智能是一門嶄新的學(xué)科。開設(shè)本課程首先是確定教學(xué)內(nèi)容。通常來講，人工智能學(xué)科的內(nèi)容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應(yīng)用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括自動規(guī)劃和機器視覺、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應(yīng)用的實例，將實踐和理論緊密結(jié)合起來[3]。
隨著時代的發(fā)展和科技的進步，人工智能學(xué)科也取得了較大發(fā)展。基于此，人工智能學(xué)科也應(yīng)該與時俱進，更新人工智能教學(xué)大綱，進一步完善其教學(xué)內(nèi)容。修訂后的人工智能教學(xué)大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)、知識工程等。
教學(xué)內(nèi)容的選擇和確定應(yīng)綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識，也應(yīng)注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學(xué)內(nèi)容應(yīng)符合現(xiàn)實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結(jié)合起來，只有這樣人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果才能事半功倍。
2 教學(xué)策略及教學(xué)方法的改革創(chuàng)新
由于人工智能課程具有算法復(fù)雜、內(nèi)容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)無法滿足人工智能課程的需求，教師應(yīng)探索更加有效的教學(xué)模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣 無論是經(jīng)驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學(xué)生只有對某門學(xué)科存在興趣，才會更加主動積極的學(xué)習(xí)該門課程，從而獲得良好的教學(xué)效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個電影學(xué)生知道了世上存在人工智能的機器人，學(xué)生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動，與此同時教師讓學(xué)生思考和談?wù)撊斯ぶ悄苁鞘裁矗垦芯咳斯ぶ悄艿囊饬x在哪里？實踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學(xué)生們的注意力，讓學(xué)生更加專注在教學(xué)任務(wù)中，有效提高了學(xué)生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學(xué)中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應(yīng)用的成果展示出來，讓學(xué)生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學(xué)習(xí)人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學(xué)法 案例教學(xué)法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學(xué)方法[11]。針對學(xué)校學(xué)生特點，我們采取了以下幾種教學(xué)形式實施案例教學(xué)。①講解式案例教學(xué)：這種案例通過教師的講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識點。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學(xué)案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學(xué)案例；通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學(xué)生認知的興趣，引導(dǎo)學(xué)生對將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導(dǎo)入新課。②討論式案例教學(xué)：在課程初期將學(xué)生分成若干學(xué)習(xí)小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計好的一題多解的教學(xué)案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個小組，要求學(xué)生在課余時間通過自學(xué)和組內(nèi)討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學(xué)：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應(yīng)用案例進行討論，能有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學(xué)生對人工智能的理解。
2.3 個性化學(xué)習(xí)與因材施教 在開展課程教育過程中應(yīng)注意對學(xué)生進行個性化教學(xué)，結(jié)合學(xué)生特點因材施教。比如，在日常教學(xué)中多觀察學(xué)生情況，鼓勵那些應(yīng)對教學(xué)任務(wù)后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識，同時友善面對學(xué)習(xí)較差的學(xué)生，分析其學(xué)習(xí)過程中面對的困難，有的放矢地采取應(yīng)對措施，幫助其不斷進步；在教學(xué)過程中讓學(xué)生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學(xué)生發(fā)散性思考問題，鼓勵優(yōu)秀學(xué)生進行深一步的探討，并且教師應(yīng)幫助具有新穎思想或論點的學(xué)生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。
2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學(xué)中任務(wù)驅(qū)動是一種常用的教學(xué)方法，其中心導(dǎo)向是任務(wù)，學(xué)生在完成任務(wù)的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學(xué)方法的步驟是：教師提出任務(wù)師生共同分析以得出完成任務(wù)的方法和步驟適當(dāng)講解或自學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)完成任務(wù)交流和總結(jié)。”[3]該教學(xué)模式不僅有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識，還能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學(xué)模式通常是以小組協(xié)作的方式進行，教師給出研究范圍，學(xué)生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過分析和討論后以程序設(shè)計或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學(xué)生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學(xué)生的團隊協(xié)作能力，對于學(xué)生團隊合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務(wù)的過程中學(xué)生需要查閱大量的資料，久而久之學(xué)生收集資料和創(chuàng)新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發(fā)式教學(xué) 人工智能的很多問題都較為抽象，對學(xué)生理解力的要求較高，因此，在實際的教學(xué)過程中教師應(yīng)有意識的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問題，讓學(xué)生自己獨立思考，鼓勵學(xué)生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學(xué)生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學(xué)生獨立思考的能力，也增加了學(xué)生參與教學(xué)活動的意識，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現(xiàn)，最后師生一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學(xué)生邏輯思維的能力，教學(xué)效果良好[4]。
3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新
過去的課程作業(yè)都是單一書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學(xué)生實驗?zāi)芰蛣邮帜芰Φ呐囵B(yǎng)，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學(xué)生的期末負擔(dān)，也迫使學(xué)生更加重視平時的學(xué)習(xí)思考，有利于課程教學(xué)質(zhì)量的提升。
4 結(jié)束語
本文是以提高教學(xué)質(zhì)量為目標(biāo)，結(jié)合教學(xué)實踐，從教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學(xué)改革進行了探討，總結(jié)了該課程在教學(xué)和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，可以支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，同時更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。作為該課程的授課教師應(yīng)始終保持對教學(xué)內(nèi)容的不斷更新、教學(xué)方法的多樣化，才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學(xué)質(zhì)量。從學(xué)生的反饋來看，作者所總結(jié)的教學(xué)實踐具有明顯的教學(xué)效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學(xué)過程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗，吸取失敗的教訓(xùn)。
參考文獻：
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人工智能模擬仿真算法危機
1引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是用于研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù)。“人工智能”的提起最早大致是在19世紀(jì)中葉的Dartmouth學(xué)會上被提出來的。它是計算機科學(xué)、信息科學(xué)、電子技術(shù)學(xué)、語言科學(xué)等多個學(xué)科互相影響促進而發(fā)展起來的一門綜合類的學(xué)科。從計算機科學(xué)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能或智能化的機器來仿真人類智能活動的，以模擬人們智能的科學(xué)系統(tǒng)。目前，人類社會已處于信息時代，也可以說是信息爆炸的時代。
人類的科學(xué)演變已從單一的“數(shù)值計算”發(fā)展到系統(tǒng)的“邏輯計算”。人類正在將信息工程學(xué)逐步提入到計算機系統(tǒng)中，從而出現(xiàn)了“信息管理”“和“信息交換”等科學(xué)的迫切需求。而加速擴大“信息處理”層面來說，現(xiàn)有的計算機的處理數(shù)據(jù)能力是匹配不了的，缺少領(lǐng)域?qū)I(yè)“智能”。這樣的“計算機科學(xué)”已無法適應(yīng)信息科學(xué)的發(fā)展需求。全球的信息科學(xué)正在逐步形成，Al作為現(xiàn)代信息科學(xué)發(fā)展的核心。從古至今人們對提及智能相關(guān)的問題就很感興趣，只不過在計算機沒有發(fā)明之前，沒有任何高科技輔助工具能解開智能的奧秘。
2“數(shù)據(jù)處理”與“知識處理”
巨大的信息處理能力是計算機技術(shù)產(chǎn)生和發(fā)展的巨大動力。計算機可以輔助人們?nèi)轿坏慕馕隹茖W(xué)未知智能領(lǐng)域，信息處理的發(fā)展大致分為兩個重要階段：
（1）數(shù)值計算階段，大量文件數(shù)據(jù)處理和管理。這些都有明確算法和科學(xué)的管理方法，這個層面中的顯著特征是“數(shù)據(jù)處理分析”階段。體顯出對眾多學(xué)科領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展的積極促進作用，逾越了許多的計算領(lǐng)域界限，使原本許多不可解決的問題迎刃而解。
（2）邏輯與符號處理實質(zhì)階段，這就必須讓計算機具有超強的處理分析能力。在這一階段的主要研究是對知識數(shù)據(jù)的處理過程，實現(xiàn)了這些Al就基本呈現(xiàn)在眼前了。
科學(xué)技術(shù)的發(fā)展是不斷探索未知領(lǐng)域的漫長過程，也是孕育而生新算法智能工具的過程。探索未知的科學(xué)領(lǐng)域需要智能的輔助工具，這就使人類對未知科學(xué)領(lǐng)域探索的腳步越來越快。
3人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
（1）地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要發(fā)展使用領(lǐng)域。1978年美國斯坦福國際研究所會議中曾經(jīng)討論研發(fā)后來制成了礦產(chǎn)勘探開采系統(tǒng)（PROSPECTOR），該系統(tǒng)主要用于勘探礦產(chǎn)、分析種類以及礦產(chǎn)容量等，是工程領(lǐng)域依靠人工智能的一個典型案例。
（2）人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。形成醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)，他具有極大的科學(xué)及經(jīng)濟價值，醫(yī)生診斷復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題集中使用都靠它來解決。人工智能促進醫(yī)學(xué)發(fā)展方面起著重要作用，并應(yīng)用于多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，現(xiàn)階段發(fā)展趨于完善。
4計算機及人工智能的發(fā)展方向
計算機的發(fā)展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1946年世界上第一臺電子計算機誕生以來，計算機技術(shù)迅猛發(fā)展，現(xiàn)有計算機的性能受到挑戰(zhàn)，開始從基本原理上尋找計算機發(fā)展的領(lǐng)域，新型計算機的研發(fā)應(yīng)運而生。未來量子、光子和分子計算機將具有感知、思考、判斷、學(xué)習(xí)以及一定的語言表達能力，使計算機走進人工智能時代。
現(xiàn)如今科學(xué)技術(shù)每天都在飛速發(fā)展，人工智能的發(fā)展空間領(lǐng)域越來越大。但從目前的一些尖端的科學(xué)領(lǐng)域的研究可以看出，人工智能未來的發(fā)展可能會向更高層次的科學(xué)領(lǐng)域深入人工智能的發(fā)展作為一種高輔技術(shù)實現(xiàn)與人類智能對接是現(xiàn)代社會發(fā)展的高效催化劑，人工智能科學(xué)整體性的研究探索可以說才剛剛起步，但是它的迷人魅力會促使科學(xué)家們前仆后繼的投入到研究探索的工作當(dāng)中去。相信人工智能領(lǐng)域研究開發(fā)會離我們的期望目的越來越近。
5結(jié)語
計算機的發(fā)展現(xiàn)在已經(jīng)處于第五代的研發(fā)當(dāng)中，其中最核心技術(shù)便是人工智能，可以說，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代計算機就有可能研發(fā)成功，同時在世界范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)信息科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生重大的意義，乃至對人類文明的發(fā)展產(chǎn)生重大影響。由人腦科學(xué)、認知能力科學(xué)、人工智能等共同研究智能的潛在本質(zhì)，形成模擬智能科學(xué)。而對于人工智能學(xué)科整體層面而言，要有所突破前進，必需要有多個學(xué)科合作協(xié)同，在眾多學(xué)科研究中實現(xiàn)主動創(chuàng)新。
由于人工智能與計算機技術(shù)的飛速進展，對人類社會、人類認知智能等科學(xué)的深入研究，形成了研究人腦及思維等學(xué)科。電腦與人腦、人工智能與人類智能，特別是智能計算機高度模擬人腦的研究，全面推動了人類社會認知世界的發(fā)展，人工智能的深入研究使計算機更加智能聰慧。計算機發(fā)展的未來值得注意的是，人類使計算機更加接近自己，人工智能科學(xué)領(lǐng)域帶動了計算機的飛速發(fā)展，計算機的聰明才智更接近人類，智能的計算機大大滴提高了人類認知世界改造世界的能力，人類發(fā)明使用智能的計算機推動全人類社會文明的飛躍發(fā)展。
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關(guān)鍵詞：人工智能；會計行業(yè)；影響
一、研究背景及意義
在剛剛過去的2016年，圍棋領(lǐng)域的“人機大戰(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很遙遠的事情，始終抱以一種懷疑的態(tài)度去看待人工智能。其實不然，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，計算機行業(yè)、銀行業(yè)、會計業(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)的會計行業(yè)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(xiàn)如今財務(wù)會計中的大部分工作都可以由財務(wù)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(wù)所德勤對外宣布將人工智能引入會計行業(yè)，這一宣布也是幾家歡喜幾家愁。雖然人工智能讓會計實務(wù)變得更加便捷、精準(zhǔn)，但是傳統(tǒng)會計行業(yè)中那些被人工智能替代的手工記賬人員將何去何從？筆者從一個會計人的角度對人工智能時代下的會計行業(yè)進行探討，目的是明晰人工智能對會計行業(yè)的影響，以及傳統(tǒng)的會計人員如何應(yīng)對人工智能時代的到來。
二、我國人工智能在會計行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望
(一)我國人工智能在會計行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀會計行業(yè)主要涉及的是企事業(yè)單位、政府機構(gòu)和會計師事務(wù)所，這三大類是有會計核算系統(tǒng)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(yīng)用僅限于會計系統(tǒng)，而且在會計系統(tǒng)中一些類似于審核、判斷等主觀行為還是要財務(wù)人員手工進行操作。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)會計主體業(yè)務(wù)需求的會計軟件，可以說應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛了。但是就會計師事務(wù)所來說，作為主要業(yè)務(wù)之一的審計業(yè)務(wù)在人工智能方面應(yīng)用的稍微較少，因為對于上市公司審計業(yè)務(wù)而言，需要填制大量的審計工作底稿，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)對人工智能在會計行業(yè)中應(yīng)用的展望任何一位會計人都清楚地知道，會計行業(yè)是一種具有嚴瑾性、及時性的行業(yè)，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(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(yè)特點的模型來對企業(yè)的人力資源進行計量和報告，此模型可以對企業(yè)的人力資源進行大數(shù)據(jù)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(huán)境會計等眾多會計的分支中都是需要的，因為現(xiàn)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(yīng)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(xué)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(yè)的影響
(一)提高了會計信息的及時性和精準(zhǔn)性不管是企事業(yè)單位還是政府機構(gòu)或者會計師事務(wù)所，在運用會計軟件之后，一方面對于當(dāng)日發(fā)生的各項經(jīng)濟業(yè)務(wù)都能及時的進行處理。因為會計人員的只需要登錄系統(tǒng)進行相關(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)報表，相比較傳統(tǒng)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(tǒng)的會計業(yè)務(wù)處理時，會計員手誤記錯賬是常有的事，雖說現(xiàn)在的財務(wù)系統(tǒng)也需要手工錄入一些數(shù)據(jù)，但是當(dāng)錄入出錯時系統(tǒng)給予提示，所以這種情況下，大大降低了數(shù)據(jù)出錯的概率，即提高了會計信息的準(zhǔn)確性。
(二)一定程度上抑制了財務(wù)信息造假在提高準(zhǔn)確性和及時性的基礎(chǔ)上，人工智能在會計行業(yè)中的應(yīng)用還可以相對防止財務(wù)信息造假。在特定的會計核算系統(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)的會計核算中崗位相容現(xiàn)象十分嚴重，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務(wù)造假，因為盡管大部分工作在系統(tǒng)中完成，每個人只能進行自己職能范圍內(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人員之上的內(nèi)部操縱現(xiàn)象。
(三)會計行業(yè)中傳統(tǒng)崗位需求減少隨著人工智能在會計行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，傳統(tǒng)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(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(yīng)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(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主體的各種財務(wù)數(shù)據(jù)進行保存，電子存儲的數(shù)據(jù)保存形式有很多優(yōu)點，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)如果防護措施不到位很容易被黑客攻擊，同時目前網(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)的財務(wù)信息就會被泄露出去，嚴重的話，還會造成重大商業(yè)秘密的外泄，給企業(yè)帶來損失。
四、會計人員如何應(yīng)對人工智能的“入侵”
(一)學(xué)習(xí)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(tǒng)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(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，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(xù)教育的要求，會計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領(lǐng)域的應(yīng)用，也可以自主的學(xué)習(xí)會計電算化的相關(guān)應(yīng)用。
(二)由簡單的財務(wù)會計向綜合型會計人才轉(zhuǎn)變雖然人工智能時代減少傳統(tǒng)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(fā)展的鼓勵，各會計主體尤其是企業(yè)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(yè)判斷以及包括審計業(yè)務(wù)里也是含有很多的會計估計。所以會計人員應(yīng)該在人工智能時代努力學(xué)習(xí)會計其他方面的知識，比如管理會計和審計業(yè)務(wù)的內(nèi)容等，掌握多方面知識，使自己成為一名復(fù)合型會計人才。
(三)以積極的視角來看待人工智能現(xiàn)實中有很多會計從業(yè)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(yè)沒有前景，進行轉(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，這種消極的觀點是不對的，不僅不利于會計人員自身的發(fā)展，也不利于整個會計行業(yè)的發(fā)展。五、結(jié)論總的來說，人工智能日益蓬勃的發(fā)展固然是好事，應(yīng)該把此作為提升自我的動力，而不是避而遠之。就會計行業(yè)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(tài)度來考量，大可不必擔(dān)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(zhuǎn)變自己傳統(tǒng)的職業(yè)發(fā)展觀，向復(fù)合型人才轉(zhuǎn)變才是硬道理。
參考文獻：
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看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風(fēng)。
4月下旬，著名物理學(xué)家史蒂芬?霍金在北京舉辦的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質(zhì)區(qū)別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結(jié)者”。
5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業(yè)九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態(tài)、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德州撲克人機大賽中，人工智能完勝已經(jīng)讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。
當(dāng)然，“文明終結(jié)”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。
在人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代到來之前，企業(yè)家、投資者以及創(chuàng)業(yè)者們可能更擔(dān)心另一些現(xiàn)實的問題，比如，怎么把人工智能商業(yè)化。這是過去數(shù)十年人工智能一直溫而不火的重要原因。
真正的爆發(fā)
無論是科學(xué)家的危言聳聽式擔(dān)憂，還是商業(yè)巨頭們瘋狂的攻城略地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。
創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)對《財經(jīng)國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業(yè)的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題。”
人工智能的概念第一次被提出硎竊61年前，盡管之后持續(xù)有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發(fā)性的關(guān)注。
“人工智能”關(guān)注度爆發(fā)的導(dǎo)火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。
它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發(fā)節(jié)點。就好比在1997年，名為深藍的IBM計算機也曾經(jīng)擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。
李開復(fù)也曾錯誤地預(yù)判人工智能的技術(shù)趨勢，從而導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)失敗――2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。
李開復(fù)反思道，“創(chuàng)新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創(chuàng)新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標(biāo)志，就是能否商業(yè)化。
Deep Mind創(chuàng)始人、AlphaGo之父杰米斯?哈薩比斯也表示，“我們發(fā)明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應(yīng)用到真實的世界中，為社會所服務(wù)。”
那么，人工智能商業(yè)化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？
4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰(zhàn)略資深總監(jiān)李樹解釋，“AI的基礎(chǔ)是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數(shù)據(jù)作為序列或者教化算法的基礎(chǔ)”，這三方面都在走向成熟。
2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數(shù)據(jù)博覽會上表達過類似觀點，“越來越多的數(shù)據(jù)每天產(chǎn)生，我們可以利用這些數(shù)據(jù)做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。
出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現(xiàn)在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習(xí)慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，產(chǎn)業(yè)、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”
在這種情況下，毫無疑問，4月10日德?lián)淙藱C大戰(zhàn)最終以人工智能“冷撲大師”完勝，成了真正引爆AI商業(yè)化的導(dǎo)火索。
這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現(xiàn)在棋盤上;而撲克和電腦游戲這些由多人對戰(zhàn)的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。
人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業(yè)化的可能性。
德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結(jié)束的時候，李開復(fù)發(fā)了一條朋友圈，“據(jù)聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰(zhàn)，其實已經(jīng)不再具有科學(xué)意義了。以后我們應(yīng)該更關(guān)注商業(yè)領(lǐng)域的人工智能，在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域產(chǎn)生商業(yè)價值。”
生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠沒到擔(dān)心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業(yè)化時代，真的來了。
開始總是美好的
“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”，李開復(fù)如是說。
不出所料，浪潮之下，巨頭們聞風(fēng)而來。
4月28日，百度公布了2017年第一季度未經(jīng)審計的財務(wù)報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰(zhàn)略已經(jīng)從“移動先行”變成“AI先行”。
同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯(lián)合的搭載了百度DuerOS操作系統(tǒng)的視頻通話機器人“分身魚”會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現(xiàn)在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰(zhàn)略上和文化上的改變。”
這讓人聯(lián)想到早先陸奇的到來和百度前首席科學(xué)家吳恩達的離開。在曾與吳恩達有過接觸的首席科學(xué)家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學(xué)術(shù)派”走到了“實干派”。
隨后，5月3日，據(jù)美國科技網(wǎng)站報道，騰訊宣布任命語音識別技術(shù)頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現(xiàn)有50多位世界知名院校的AI科學(xué)家（90%為博士）與200多位應(yīng)用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領(lǐng)域的正面回擊。
相對低調(diào)的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產(chǎn)品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產(chǎn)品定位。
今年3月9日的阿里巴巴技術(shù)峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發(fā)部門，同時點名了五大技術(shù)，機器學(xué)習(xí)、芯片、IoT、操作系統(tǒng)和生物識別都與人工智能相關(guān)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業(yè)化戰(zhàn)爭，已經(jīng)蓄勢待發(fā)了。
根據(jù)獵云網(wǎng)研究院4月13日的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發(fā)生365起人工智能領(lǐng)域融資事件。
其中，來自投資界的數(shù)據(jù)顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。
這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯(lián)想起一年以前VR概念風(fēng)頭正盛的時候。
去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。
然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風(fēng)險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創(chuàng)出了過去一年中投資的最低紀(jì)錄。
AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有也有低谷。更何況，即便是在當(dāng)下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態(tài)度。
建投華科投資股份有限公司董事總經(jīng)理戴D認為，“比爾?蓋茨說有關(guān)人工智能領(lǐng)域的重大進步的所有預(yù)言，都已經(jīng)被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義。”
在他看來，“人工智能處于初期發(fā)展階段，對于投資、尤其是對于我們產(chǎn)業(yè)并購的整合者來說，可能為時尚早。”
小心陷阱
τ諶斯ぶ悄埽科學(xué)家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創(chuàng)業(yè)者需要警惕：人工智能的創(chuàng)業(yè)路徑跟過往的經(jīng)驗完全不同。
其中，最大的不同就是創(chuàng)業(yè)門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。
“移動互聯(lián)網(wǎng)時代讓創(chuàng)業(yè)成本達到歷史新低，一個產(chǎn)品經(jīng)理帶著一個工程師就可以零元創(chuàng)業(yè)”，李開復(fù)調(diào)侃到，“但AI的創(chuàng)業(yè)成本卻達到歷史新高，挖人、買數(shù)據(jù)、買機器，每一項都要投重資”，以創(chuàng)新工場投資的一家創(chuàng)業(yè)公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。
并且，人工智能創(chuàng)業(yè)大部分是“B端”的，然而大多數(shù)投資公司已經(jīng)習(xí)慣了投資“C端”創(chuàng)業(yè)者，這就決定了融資的難度。
李開復(fù)這樣對《財經(jīng)國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創(chuàng)業(yè)公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現(xiàn)，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數(shù)“B端”創(chuàng)業(yè)者要去苦苦哀求企業(yè)級用戶的門是完全不同的。
然而，矛盾之處在于，創(chuàng)業(yè)者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領(lǐng)域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業(yè)級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫(yī)院”等等“B端”領(lǐng)域，雖然BAT可能不會去做，但創(chuàng)業(yè)公司也很難成功。
并且，在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導(dǎo)致從一開始同質(zhì)化競爭就很嚴重。
“大家都做一樣的應(yīng)用，人臉識別現(xiàn)在大概有15個公司”，李開復(fù)反問道，“人臉識別當(dāng)然有商業(yè)價值，但是需要15家公司來做嗎？”
當(dāng)然，作為最早一批回國創(chuàng)業(yè)的科學(xué)家，曾在谷歌擔(dān)任高級工程師的李志飛對《財經(jīng)國家周刊》記者闡述了不同的看法。
“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養(yǎng)果子或者到另一個地方去摘，關(guān)鍵是后面這個產(chǎn)業(yè)是不是真能夠進一步地升華。”
那么，創(chuàng)業(yè)過程中最需要注意的問題是什么？
最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術(shù)解決，同時，讓場景和產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合起來。
其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。
李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術(shù)很復(fù)雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”
以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復(fù)雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的’講完，但用戶真實的習(xí)慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢。”
此外，不要急于打造平臺級技術(shù)和場景，什么都想做。
過去的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗告訴創(chuàng)業(yè)者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業(yè)務(wù)方向不像設(shè)想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現(xiàn)金流枯竭，這對于現(xiàn)金需求量極大的人工智能創(chuàng)業(yè)尤為危險。
在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業(yè)務(wù)的核心一定要以AI技術(shù)推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死得很慘。”
李志飛稱，“對于技術(shù)型公司，你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經(jīng)費”，因為“錢是很貴的”。
除此之外，團隊的協(xié)調(diào)、合伙人之間的契合度也在技術(shù)導(dǎo)向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)品經(jīng)理和工程師不一樣，AI的工程師和產(chǎn)品經(jīng)理的價值觀和思維方式并不相同。
