前言：中文期刊網精心挑選了人工智能對教育的價值范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
人工智能對教育的價值范文1
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題?！斑@不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩?！彼赋觯凹词故倾y行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定?！皺C器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單?！澳壳耙粋€人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅?！?/p>
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業?！皬募夹g角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便。”
人工智能對教育的價值范文2
[關鍵詞]人工智能技術；會計信息系統；財務會計信息管理系統
隨著人類社會科學技術的發展，公司在買方市場中面臨著復雜多樣的個人需求。到目前為止，傳統的會計信息系統在手工或計算機計算的基礎上輸出的一般會計信息已不能滿足個人會計信息的需求。為了滿足買方市場的個人需求，滿足企業決策者的信息需求，有必要在物質經濟階段設計規范的會計信息系統，以定制和完善人類經濟中的會計信息系統，將使用會計信息作為向量的傳統會計報告表格轉換為自定義會計報告表格。因此，在“互聯網+”背景下，筆者考慮了人工智能如何參與構建買方市場中用戶需求各個階段的人類經濟發展會計信息系統，從而帶來了新的思路。
1.人工智能對會計的影響
人工智能對會計業務的影響不僅取決于會計業務的階段和人工智能的發展，還取決于不同國家和地區的社會和經濟發展。迄今為止，國內外會計學者已就人工智能對會計工作的影響達成共識。大范圍、高頻率、標準化和清晰規則的會計任務將被AI取代，具有價值和專業判斷力的會計任務將與AI共存?！盎ヂ摼W+”和第四次工業革命中的去中心化與區塊鏈的瓦解以及信用損失導致共享經濟的誕生。在去中心化信任結構下追求共享價值成為共享經濟的新頂峰，并采用系統的整體方法為會計去中心化信任結構下的利益相關者或組織提供有價值的會計信息。因此，作為未來研究的核心，利用人工智能將是會計師能力的延伸，并將在分散的信任結構下使用系統理論的整體方法來完成和實現智能會計功能。
2.人工智能的發展
人工智能擴展了計算機功能，它通過認知表達、機器學習、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等為機器人提供智能模擬，從而實現人類智能。這個定義清楚表明，人工智能與思維科學之間的關系就是實踐與理論之間的關系。自1956年在達特茅斯會議上首次提出，人工智能的定義經歷了三個階段的發展，并塑造了自然科學、社會科學和技術科學的交匯處。它也是技術創新和社會發展的產物。它從人類思維的角度處理邏輯思維、形式思維和鼓舞性思維?；谶@三個思想，人類構建了AI符號，聯想和行為智能，AI標準邏輯、模糊邏輯和符號邏輯。我們在標準邏輯和基于模糊邏輯和符號邏輯的強大人工智能的前提下開發了弱人工智能導致生產力要素和結構發生破壞性變化，使人們從就業中解放出來。以創新的人工智能作為其開創性技術的第三次工業革命意味著人類社會已進入基于信息不匹配的以人為中心的經濟階段。鑒于馬斯洛對自由競爭的理論編碼順序要求，默認要求值具有信用幣總數的特征，而高要求值具有非信用幣總數的特征。人類社會已經進入了信息對稱、以人為本的經濟發展階段。買方的銷售市場工作經驗要求利用價值來對第三方數據進行定量分析。為了更好地突出公司財務信息的作用，有必要根據所需使用值的總數對具有不同理論和邏輯的人工智能技術進行預處理，并將其應用于公司財務信息管理系統，基于人們使用價值的定制企業財務信息取代了基于類型使用價值的標準化財務會計信息管理系統。本文明確指出，當今收費的關鍵缺陷在于當前的收費信息內容簡單，與客戶關系不密切。對于客戶而言，決策供應是必需的。顧客將不再購買公司制造的物品，而只會購買公司制造的自己必需的物品。這進一步提高了資源分配率，降低了企業成本，有利于創造最大化利潤使用價值。財務會計改革與創新的基本方向是，根據信息時代的客戶經驗，以及對財務會計和監督目標的新認識和定義，在特定的兩個層次上使企業的使用價值最大化。
3.會計信息系統開發
在當代科學技術進步的背景下，財務會計信息管理系統與計算機信息管理系統相同。后者使用電子計算機作為關鍵的專用工具來收集、存儲和解析用于財務會計的各種財務會計數據信息，并提供會計審計、分析和服務項目。與管理決策相關的財務信息的實質是將財務會計數據轉換為財務信息，這是公司信息管理系統的關鍵子系統。財務會計信息管理系統在我國的應用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，隨后出現了用友、金蝶等會計軟件，極大地推動了財務會計的發展趨勢和進步。在1990年代中期至后期，傳統財務會計計算的缺點逐漸顯現出來。業務不再滿足單一會計功能，不僅限于諸如簿記和報告輸出之類的基本要求，而且對相關的業務收益、成本等具有更大的影響。隨著對信息需求的增加，原始財務軟件正逐漸過渡到高度集成軟件，例如ERP，因此，全國各地的財務軟件供應商也已轉變為ERP供應商。隨著信息技術的發展，ERP財務會計信息管理系統也進入“互聯網+”時代，我國的財務會計信息管理系統逐漸發展成為財務管理信息系統。在大數據背景下，許多文獻從各個角度對財務會計信息管理系統進行了新的探索，并明確提出了新的規定。商業管理財務信息是當代信息技術在公司財務中的應用，提出企業會計信息系統應由業務架構、數據架構等五部分組成。會計信息系統必須合法化，其主要途徑是建立專業的會計法令和制度，加強會計法制建設。
4.基于人工智能技術構建人本經濟階段企業
4.1會計信息系統
為了在第四次工業革命時代促進人類經濟的發展和現代基礎信息技術的傳播，從信息不對稱和信息的角度討論在人類經濟階段建立企業會計信息系統的問題。信息內容非對稱理論是經濟發展中的“企業財務信息管理系統人工智能技術”。高新技術的自主創新和發展趨勢不僅促進了人類社會的發展，而且信息的不對稱也促進了以人為本的經濟發展。信息的不對稱已經取代了基于化學物質的經濟發展。社會經濟的發展促進了以人為本，這意味著基于人力資源使用價值的財務會計基礎理論和定制的財務會計信息管理系統已經長期取代了基于使用價值類型的財務會計基礎理論和標準化的財務會計信息管理系統。在以人為本的信息經濟發展不對稱的環節中，以客戶為中心的企業關聯方合同的特點決定了以人為本的企業財務會計信息管理系統的基本理論。
4.2集中的以人為中心的經濟實體
構成了集中的以人為中心的企業會計實體的假設。以人為本的經濟實體存在的連續性形成了以人為中心的企業會計可持續經營的假說。馬斯洛的買方市場訂單的需求價值度量屬性確定了以人為中心的企業會計的全貨幣假設。人類經濟發展的規律性決定了人類經濟發展的周期，而循環又決定了基于人的企業的固定會計期間的假設。由于會計的性質決定會計目標，因此，以人為本的公司會計信息系統的理論確定了有關以人為本的公司會計目標決策的有用觀點。會計職能由會計目標確定，以人為本的決策和公司會計目標從有用的角度確定了積極反映和控制的以人為本的公司會計職能。根據會計功能設計的會計程序和方法，將質量序列需求值與買方市場的信息不對稱性結合起來，具有跨貨幣量化的特征，由此可以推斷出適當的會計準則。順序作為買方的市場質量，形成需求值，會計組織程序和方法標準化。因此，本文將以人為中心的會計要素劃分為專門的分工，形成的會計等式為“基于人的價值資產=基于人權的權利”。低水平(基本)的需求價格適應編程的會計功能，生成結構化的會計數據，而人工智能完全取代了會計工作。高需求值的特點是非本國貨幣價值量化，適應非過程會計功能，生成非結構化會計數據，并且人工智能不能完全取代會計師的工作。在基礎層中，計算模塊添加計費計算子模塊，數據庫模塊添加計費數據庫子模塊，存儲模塊添加計費存儲子模塊。平臺層添加了三個子模塊：經濟業務識別、會計語言處理和會計業務處理。在服務層中，會計工具和技術服務增加了三個人工智能驗證工具，用于會計計量和標準邏輯，模糊邏輯和符號邏輯，并增加了會計結構數據庫和會計非會計信息，可以反映會計信息的作用。
4.3信息對稱的人本經濟階段的“人工智能+企業會計信息系統”
科技革命促進了當代技術實力的發展，從而完成了以共享經濟模型代替不對稱理論的經濟發展。我們可以通過區塊鏈技術構建去中心化結構下的以人為本的財務會計基礎理論和財務會計理論創新的財務會計信息管理系統。數據共享平臺的建立改變了原有的傳統方式，在共享經濟模型中，智能參與者將以客戶為主導，從而創建一個超越合同的實質性財務會計信息管理系統。區塊鏈技術共享經濟模型的主題將規定新的區塊鏈技術公司的會計主題的假設，新的區塊鏈技術共享經濟模型的參與者可能具有長期運營標準，或者可能會發生變化。
5.結語
本文分析了根據以人為本的經濟階段信息不對稱和信息對稱環境下的管理會計理論，創造性地構建了第三、第四代人工智能相結合的會計信息系統。工業革命在信息不對稱的以人為中心的經濟中，以“企業+區塊鏈”為基礎構建“企業會計信息系統+人工智能”；在以人為中心的經濟階段，以“本地區塊鏈+企業”為基礎圍繞“對稱信息”建設“人工智能+企業智能會計信息系統”。本研究為探索人工智能與會計工作方法的創新整合以及會計領域的改革提供了理論依據和經驗參考。
【參考文獻】
[1]丁勝紅，胡俊.人工智能技術下會計信息系統的構建[J].財會月刊，2021(08)：98-102.
[2]戈闖.會計信息化對財會教育的影響[J].中國科教創新導刊，2013(31)：67.
[3]成瑗.采購業務核算的智能化信息處理研究[D].天津商業大學，2010.
[4]李萌.會計信息處理智能化研究[D].天津商業大學，2007.
[5]唐杰，李華麗.基于政府會計制度的高校會計信息系統調整方案設計[J].財會通訊，2020(01)：163-166.
人工智能對教育的價值范文3
文章編號：1004-4914（2017）05-148-02
一、引言
互聯網金融經歷了過去幾年的高速發展后，帶給了人們新的感受。隨著2016年4月12日，國務院印發《互聯網金融風險專項整治工作實施方案》以來，整個行業正在進行一次“價值回歸”，P2P等平臺類模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時代已經過去，精細化、差異化、技術化的運營和創新將是互聯網金融這個階段的主題，人工智能將在互聯網金融領域發揮越來越重要的作用。
一直以來，金融領域個性化的服務都是依賴于“人”的服務。但從2016年開始，機器正在嘗試取代人在財富管理服務中的位置，隨之而來的是智能投顧服務。舉個例子，在美國，券商、資管紛紛開始設立互聯網金融平臺，以互聯網財富管理類的服務為主，目的是捕獲更多中小投資者，在現有的證券業務體系之外培育新的增長點。貝萊德收購Future Advisor、Fiidelity與Betterment展開戰略合作、Vanguard推出自己的智能投顧服務、嘉維證券與宜信合作進入中國市場開展智能投顧服務。這樣的例子還有很多，這背后是傳統金融機構對技術所能產生的勢能的認可。國內的智能投顧玩家也很多。其中，宜信和品鈦這樣的在新興市場上已經相對成熟的公司已經推出了自己的智能投顧服務。此外，還有大量早期創業公司直接以此為方向，比如彌財、錢景財富、藍海財富等。
二、人工智能在互聯網金融領域的應用情況
（一）人工智能在互聯網金融領域應用的必然性
2016年以來央行、其他部委以及最高法院都了關于互聯網金融的指導意見，分別是《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》、《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》以及《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》。這些政策性文件的出臺，預示著這個行業在政策紅利和邊界較為模糊的情況下實現的業務的快速發展模式已經走到了盡頭。隨著后期監管文件的逐步下發，門檻的設立，要求的標準化，很多后來者已經喪失了最好的入局機會，而現有的穩健平臺，則迎來了最好的發展機遇。對于互聯網金融企業而言，要適應政府的監管，獲得客戶的支持，要取得自身的發展，只能依托于人工智能。長時間以來，人工智能在互聯網金融領域的應用及重要性被頻繁提及。近日，《中國互聯網金融發展報告（2016）》新書在京，該《報告》執行主編、中科金財董事長朱燁東表示，未來互聯網金融行業發展將逐漸走向正規、規范，移動支付的不可逆轉，大數據、云計算在互聯網金融的核心地位進一步加強，金融科技將成為未來互聯網金融發展的主要趨勢。
（二）人工智能極大提高了互聯網金融的效率
作為百業之母的金融行業，與整個社會存在巨大的交織網絡，沉淀了大量有用或者無用數據，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問等，數據級別都是海量單位。同時大量數據又是非結構化的形式存在，如客戶的身份證掃描件信息，既占據寶貴的儲存資源、存在重復存儲浪費，又無法轉成可分析數據以供分析。金融大數據的處理工作面臨極大挑戰。通過運用人工智能的深度學習系統，能夠有足夠多的數據供其進行學習，并不斷完善甚至能夠超過人類的知識回答能力，尤其在風險管理與交易這種對復雜數據的處理方面，人工智能的應用將大幅降低人力成本并提升金融風控及業務處理能力。
說到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互聯網金融領域，有一個比AlphaGO更加強勢的公司，這家公司的名字叫Kensho。這是以前高盛出來的分析師團隊，把整個高盛的經驗模擬，通過機器取代現在大量的人工，進行相應的投資、分析、決策。而且在信息，在互聯網傳播非常快的時候，他們去除掉了大量的噪聲，回歸到這個事情的本質。很快高盛發現了這家公司的發展速度和未來價值，直接把它私有化，直接變成第一大股東，因為發現這中間帶來的差別是這個企業的核心競爭力。
Kensho公司的核心技術就是能在兩分鐘之內做出一份一份簡明的概覽，隨后是13份基于以往類似就業報告對投資情況的預測。而你根本就不需要去檢查這些數據分析，因為這些分析是基于來自十個數據庫的成千上萬條數據。如果沒有這些人工智能，分析師們可能要花上幾天的功夫收集梳理這些數據，而等他們分析完成后，市場的行情早瞬息萬變。
可見，人工智能的引入對于互聯網金融領域的效率提高是呈幾何式的，你很難想象也不敢相信這么一個事實：未來的投資大師們可能是一堆機器。
（三）人工智能將互聯網金融帶入智能金融時代
互聯網金融發展至今一共經歷了兩個階段：第一個階段是網絡金融，把現有的金融產品搬到互聯網上，互聯網上面現在賣基金、賣理財、賣信托、賣保險。第二個階段是大數據金融階段，通過數據重新去定義相應的金融產品和相應的金融服務。第三個階段正在萌芽，就是人工智能+互聯網金融的階段，網絡上有人稱之為智能金融時代。
從目前寧波當地的互聯網金融企業發展來看，目前還停留在“互聯網+金融”的模式：在傳統金融服務上進行疊加，將互聯網式思維、互聯網式管理、互聯網式數據融合進傳統金融服務，而這正是現在大部分互聯網金融服務提供商正在做的事情?！盎ヂ摼W+金融”的模式也正在讓金融進入“普惠金融”的階段，通過互聯網金融對傳統金融機構進行補充，讓更多的人平等的享受到金融服務。但是，“互聯網+金融”的模式下，信息安全、投資風控、資產調節等方面問題仍然存在，一定程度上說，互聯網增加了信息風險，也正是如此，摸索期的互聯網金融行業才會出現P2P跑路的現象，僅2015年，寧波當地的P2P公司跑路就多達9家之多。
人工智能是大趨勢，從阿爾法狗的表現以及人工智能在互聯網金融領域的運用來看，互聯網金融在人工智能的改造下將不再局限于“互聯網+金融”，而是逐漸向“互聯網+金融+大數據+人工智能”轉變。人工智能起到串聯起互聯網、金融、大數據，實現更加智能的精確計算的作用，實現大腦一般的思考，解決“互+金”模式下的諸多痛點。
從理財顧問、征信助手、智能風控系統、防范性金融系統這四個層面來看，整個互聯網金融領域正在朝著越來越“技術范兒”的方向上前進，金融智能化成為大勢所趨。智能金融的機器學習功能，讓產品背后的邏輯系統可以快速適應場景數據，建立合適的評分規則、決策體系，真正給現在的互聯網金融帶來顛覆性的變化。無論是消費金融領域還是風控層面上，互聯網金融在人工智能的配合下正在呈現出無與倫比的嶄新打法。這也正是阿爾法狗打敗李世石之后，給金融智能化帶來的全新想象。
（四）人工智能將顛覆互聯網金融時代的風控體系
匯總整個互聯網金融本質，其實存在兩個層次風險，一是道德風險，二是經營性風險。面對2016年不斷有“跑路”等負面消息縈繞的互聯網金融，去偽存真或成為首要任務。一些企業資金并沒有進入到實體業務，而是進入龐氏騙局，而去年出臺的監管意見征求稿，監管層管理方向還是較為清晰的，希望通過資金的有效監控，將企業資金與個人用戶之間的資金進行分離，規避風險。然而人力畢竟有限，不可能時刻緊盯住所有互聯網金融機構，這時引入人工智能監管就十分必要。
人工智能已經在無人駕駛、圖像處理、語音識別方面取得了突破性的應用，那互聯網金融領域呢？李開復老師曾談及人工智能應用的三個要素：數據、處理數據的能力和商業變現的場景。人工智能解決金融界問題的過程，很好的對應了這三個要素。也許，金融領域是人工智能最合適不過的顛覆場景。
在金融業務的前端，已經有不少傳統銀行將人工智能用于為客戶定制服務，開發理財產品的應用。例如巴克萊銀行和花旗銀行等。國內銀行中走在科技前列的招商銀行，也開始試用全新的人工智能業務模式。未來人工智能和機器學習技術在金融業前端會有更多的便捷精準服務提供給客戶。
那么金融應用領域的后端呢？信息安全、投資風控、資產管理等方面的問題成了新問題，對于躲在觸屏手機背后的客戶，缺失了央行數據的客戶，銀行沒有辦法通過一雙雙眼睛去看到用戶是謙謙君子還是騙子流氓。這個時候，金融后端，傳統金融風控手段覆蓋不到和難以觸及的，那么“互聯網+金融”業務就要結合更廣泛的互聯網數據和人工智能手段，來處理更廣泛的金融客戶問題。
（五）人工智能技術在金融領域應用案例
Google、IBM等國際巨頭公司已經將人工智能技術滲透在各種產品的方方面面，總體上看，國內金融行業也逐步開始應用人工智能技術，隨著國內雙創政策的推動和對人工智能產業的投資拉動，預計廣泛應用節點即將到來。
1.阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設一個特殊的科學家團隊，專門從事機器學習與深度學習等人工智能領域的前沿研究，并在螞蟻金服的業務場景下進行一系列的創新和應用，包括互聯網小貸、保險、征信、智能投顧、客戶服務等多個領域。根據螞蟻金服公布數據，網商銀行的花唄與微貸業務上，使用機器學習把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統開發的基于深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。以智能客服為例，2016年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100%的自動語音識別。當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后，人工智能開始發揮作用，“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準的是基于用戶使用的服務、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點；在交流中，則通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點擊準確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業務上，機器人問答準確率從67%提升到超過80%。
2.2015年，交通銀行推出智能網點機器人，并引發了金融銀行界的廣泛關注。它為實體機器人，采用語音識別和人臉識別技術，可以人機進行語音交流，還可以識別熟悉客戶，在網點進行客戶指引、介紹銀行的各類業務等。在語言交流過程中，它能回答客戶的各種問題，緩解等待辦理業務的銀行客戶潛在情緒，分擔大堂經理的工作，分流客戶，節省客戶辦理時間。
3.百度教育信貸實現“秒批”。“人工智能對于金融也會產生變革性影響，可以真正做到讓征信升級”。6月8日，在2016百度聯盟峰會上，百度董事長兼首席執行官李彥宏特別提到人工智能正在重構包括金融在內的傳統產業。他特別強調，“現在百度的教育貸款，基本上是以‘秒’的時間可以決定是不是給一個人貸款?！崩顝┖曛v到的百度教育信貸的“秒批”，其具體的操作程序非常簡單，用戶想要獲取百度消費信貸服務，只需在百度錢包APP“教育貸款”板塊上傳身份證，系統就能自動比對、確認用戶身份信息，并根據信用記錄判定用戶所需的服務類型或額度，不僅能實現遠程審批，審批時間更可縮短至“秒批”級別。秒批依靠的是百度以大數據和人工智能為基礎的嚴謹風控體系。借助“大數據+人工智能”技術，百度風控部門為有信貸需求的群體繪制用戶畫像，建立信用體系，加上圖像識別等人工智能技術的實際應用，構成了秒批的技術基礎。
4.寧波聚元集團旗下超人貸平臺自2014年上線以來，發展迅速，以高效風控、低成本控制、低壞賬率享譽業內，平臺注冊會員超過1萬人，線上累計交易金額已突破2億元，穩定健康的發展道路使得平臺處于整個大市行業中領先地位，并受到CCTV2、CCTV7央視正面報道，成為浙江地區首批在央視上榜的互聯網金融品牌。超人貸平臺除了將資金交由第三方商業銀行或有資質的資金托管機構進行托管，建立信息披露制度，充分披露融資項目、經營管理等信息外，最重要一個突出優勢就是采用先進的人工智能對每一筆交易?M行實時監控，監控信息還可面向公眾開放。自創立以來發展穩健，越來越受到客戶青睞。
人工智能對教育的價值范文4
關鍵詞：大數據 人工智能 云計算 數據挖掘 機器人 人工神經網絡
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0030-02
1 什么是大數據
1.1 大數據的定義
大數據是一個數據體量和數據類別都十分龐大的數據集。這個龐大的數據集，我們今天還無法用傳統的數據庫工具對它的內容進行獲取和處理。整體概括起來，大數據具有數據類型多、數據規模大、數據真實性高、數據處理快等四大特征。
大數據的特征：第一，是指數據類型非常多，它的數據來自多種數據源，而非單一的一種數據源，數據的種類和數據的格式日漸豐富；第二，是指數據規模非常大，通常在10TB左右，規模非常龐大；第三，是指數據的真實性非常高，一些新的數據源漸漸興起，打破了之前傳統的數據源，今天的企業愈發需要這些有效的信息，以確保其真實性及安全性；第四，是指數據處理的速度非?？欤軌蜃龅綌祿募皶r快速處理。
1.2 大數據的發展歷程
“大數據”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年的研究報告《大數據》。之后，經美國高德納公司和美國一些科學家的宣傳推廣，漸漸地大數據概念開始流行起來。
大數據發展的萌芽期，是20世紀90年代至21世紀初，此時處于數據挖掘技術階段。這一時期，隨著數據挖掘理論和技術的一步步成熟，已開始有一些與商業相關的智能工具開始被人們所應用，如專家系統、數據倉庫和知識管理系統等。
大數據發展的突破期，是2003―2006年，此時處于自由探索非結構化數據階段。這一時期，非結構化數據的迅猛發展帶動了大數據技術的快速發展。此時，可以以2004年Facebook的創立為標志，此時是大數據發展的突破期。
大數據發展的成熟期，是2006―2009年，此時大數據技術形成并行運算與分布式系統。
到了2010年，智能手機開始大量涌現，其應用日益廣泛。此時，數據的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動數據開始急劇增長。
近年來，大數據技術的發展十分迅猛，開始不斷向社會各行各業步步滲透，從而導致大數據的技術領域和行業邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數據的應用創新已經超越了大數據技術的本身，越來越受到各行各業的熱捧和青睞。
今天，可以毫不夸張地說，大數據技術能夠改變一個領域，為每一個領域帶來變革性和創新。
2 什么是人工智能
2.1 人工智能的定義
人工智能是一門新的技術科學，它主要研究和開發用于模擬人類的智能的理論、方法和技術的應用系統，它同樣也是計算機學科的一個重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實質，從而生產出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應的智能機器?？梢哉f人工智能的發展與計算機科學與技術的發展緊密相連，密不可分。
2.2 人工智能的發展歷程
“人工智能”一詞最初是在1956年美國達特茅斯學院提出的。
人工智能的發展經歷了半個多世紀，它的發展歷程十分曲折，大致可分為三個發展階段：
20世紀40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時期。1950年，英國數學家圖靈發表了《計算的機器與智能》，提出了機器可以思維進而幫助人類的問題，直接推動了現代人工智能的發展。
20世紀50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經典符號時期。人工智能與認知科學、認知心理學等三門學科開始了相依為命的發展歷程。
20世紀80年代末期到現在為第三階段，被稱為人工智能聯結主義時期。這一時期，主要采用分布處理的方法通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動。
3 大數據與人工智能的關系
大數據和人工智能，近年來這兩個領域的研究相互交叉促進，產生了很多新的方法、應用和價值。
今天，人類擁有了對數據規模大、數據類型多、數據流轉快和數據真實性高的大數據進行存取、檢索、分類和統計的能力，完全得益于大數據技術的發展。而且，人工智能領域的一些理論和方法，已經開始用于大數據分析方面，并取得了一定的效果。
研究發現，解決人工智能的擴展性和成長性問題，離不開大數據技術。
以前，人工智能技術還不能實現與人類相似的學習研究能力。原因在于，人工智能看似簡單，實際上是一件非常繁瑣和復雜的事情，產生人工智能的兩個必要條件要有海量數據的支撐和對這些數據的極強處理能力，而以前的機器都不具備這兩個條件。
人工智能其實就像人類一樣，是需要擁有大量的知識和豐富的經驗。在這些知識和經驗的背后是需要大量的數據支撐。大數據技術的進一步發展，為儲存、分析大量的數據提供了一定的技術支持，使機器得到的數據量和擁有的數據處理能力，與形成人工智能所需要的數據量和數據處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發展。人工智能的發展，反過來進一步推動大數據技術的向前發展，形成有效的相互推動作用。
與其說人工智能的發展依靠大數據，不如說大數據開啟人工智能新篇章。人工智能領域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數據的使用價值。與此同時，大數據技術的發展也將在為人工智能提供一個用武之地。
4 未來人工智能的發展
隨著大數據技術和計算機科學技術的不斷發展，未來人工智能的發展主要會在以下幾個方面：模式識別、專家系統、符號計算、人工神經網絡和機器情感。
4.1 模式識別
模式識別，顧名思義，是指通過計算機采用數學計算的方法來研究模式的自動判讀、處理等識別功能。
可以斷定，隨著計算機技術的不斷向前發展，人類一定能對復雜的信息處理過程做深入的進一步的研究。與此同時，模式識別功能也為人類認識自身智能創造了可行的線索和提供了必要的幫助。
在現實生活中，對人類來說最重要的是對光學信息以及聲學信息的判斷和識別。大家知道，準確、高效是計算機識別的最大特點。例如，今天已經應用很廣的指紋識別功能就是一個典型的案例。
人類每個人的指紋獨一無二，具有唯一性。早在很多年前，我國有關專家就對數字圖像的離散幾何性質進行了深入的觀察和研究，進而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計算紋線局部方向，從而提取了人類指紋特征信息的相關理論與算法。
這一研究發現，隨后就被用于全自動指紋鑒定系統，從而開創了我國指紋自動識別系統應用的先河。
4.2 專家系統
專家系統，是未來人工智能發展的一個重要方向。專家系統在今天的生活中已被廣泛應用。其實，專家系統是指一個具有大量的行業或領域專門的知識與經驗的程序系統。它主要利用計算機科學技術和人工智能技術為基礎，先根據某一行業或領域一些權威專家或多個專家所提供的一些相關知識和相關經驗，再進行深入推理和判斷，進而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個過程，從而來幫助人們解決現實中一些需要人類專家來處理的一些復雜的問題。
實現專家系統必須要有兩個條件：一是要擁有類似于該領域專家解決實際問題的推理機制，二是建立一個完善的存儲有該領域中經過專家事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識庫。這兩個條件缺一不可，否則無法進行專家識別。
研究發現，專家系統能對人類輸入的信息進行快速處理，并運用相關的行業和領域知識進行推理判斷，進而作出相應的判斷和決策。
科學家們對專家系統的研究由來已久，一直以來被科學家們所重視。今天，各種各樣的專家系統已遍布了各行各業的不同領域，并且取得巨大的成功。
目前，專家系統可以分為十種類型：教育型、預測型、解釋型、維修型、規劃型、診斷型、調試型、設計型、控制型等。
4.3 符號計算
科學計算是計算機發明以來最基本和主要的用途之一。科學計算可分為兩類：一類是純數值的計算，另一類是符號計算。符號計算與傳統的純數值計算不同，它是一種智能化的計算，主要通過處理相應的符號來進行的計算。
在符號計算中，符號可以代表的種類非常非常多，如實數、復數、整數、有理數等，還可以用符號來代表函數、多項式、集合等。
很久以前，人類就希望能有一個可以進行符號計算的計算機軟件系統來幫助人們進行計算?？梢宰匪莸?0世紀50年代末，人們就開始對此進行研究。今天，隨著計算機科學技術和人工智能技術的進一步發展，已相繼出現了多種可以進行符號計算的計算機系統軟件。
這些符號計算軟件功能齊全，且具有共同的特點：一是人機界面友好，命令輸入方便靈活，反應快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式處理，人通過鍵盤輸入命令，計算機處理后即顯示結果。
雖然計算機只是在執行人給它的指令，具有一定的局限性，但是在符號計算中已經有了相當大的突破，相信在未來的符號計算領域會有更大的進步和發展。
4.4 人工神經網絡和機器情感
計算機技術發展到今天，人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用。未來人工智能應用最重要的一個新領域就是人工神經網絡。
研究表明，情感屬于智能的一部分，而并不是與智能相分離的。因此，可以斷言人工智能未來發展的下一個突破就是要賦予計算機情感能力，讓智能情感化。
人工智能進入21世紀的今天，正醞釀著新的突破，創造新的奇跡。
未來人工智能的應用將會為人類創造出更多更高級的智能“產品”來服務人類自身，而且人工智能將會在越來越多的領域會超越人類智能。
大數據時代背景下，相信人工智能將會得到長足的發展，更多的發現、發明和成果將會出現在大家面前。仿佛可以看到，與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實現。
相信這一刻就在不遠的將來，讓大家拭目以待。
參考文獻
[1] 蔡自興，徐光v.人工智能及其應用[M].4版.清華大學出版社，2010.
[2] （加）海金.神經網絡與機器學習[M].3版.北京：機械工業出版社，2011.
[3] （美）庫茲韋爾.奇點臨近[M].北京：機械工業出版社，2011.
人工智能對教育的價值范文5
【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用
計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。
1計算機輔助教學開展現狀和發展困境
1.1缺少開放包容的特性
近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。
1.2缺少人機交互的能力
計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。
1.3缺少課程教學的特點
不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。
1.4缺少師生互動的樂趣
教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。
1.5缺少有序的教學策略
教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。
2人工智能在計算機輔助教學中的應用
2.1建立知識庫
人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。
2.2打造專家模塊
在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。
2.3建立學生模塊
與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。
2.4優化教學模塊
教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。
2.5開發智能接口模塊
人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。
3結語
人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。
參考文獻
[1]張鎰麟.關于計算機輔助教學中人工智能技術的應用研究[J].當代旅游,2019(1):239.
[2]劉蔭.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].科學與信息化,2019(2):20-21.
[3]孫玉梅,趙駿,王美春,等.基于人工智能技術的《單片機原理及應用》課程CAI軟件研制[J].教育教學論壇,2016(45):268-270.
[4]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊,2007(34):108-109.
人工智能對教育的價值范文6
姚勁波
58集團CEO
內容分發的新時代
百度從本質上來講，最核心的東西是在做內容的分發。
我們該分發什么？早期的時候，互聯網內容是以文字為主要形態。隨著帶寬環境越來越好，人們的創造力越來越豐富，開始有了圖片。到今天，其實不僅僅是圖，有一個新的圖片相關的形式叫做圖集也非常受歡迎，很適合在互聯網上傳播的內容形式。
除了圖片，還有視頻。今天的視頻，我覺得跟過去又有了很大的不一樣。首先是短視l的這種興起，它適用的場景和接觸達到的人群都非常不一樣。我們身處在百度這樣的內容分發的中心，必須要能比別人更早的感知到內容分發環境的變化才行。
百科是一個很嚴謹的東西，但它很早就開始做秒懂視頻，而且是放在詞條的最前面，所以他們對這個內容分發的環境的敏感度就足夠的高。所以這是我們在迎接新的時代到來的時候要保持的一種思維方式。要對新東西會敏感，什么東西會影響你。
整個世界一直是在變化，從PC互聯網到移動互聯網，移動互聯網起來很多超級app，內容越來越多被封裝在微信、微博里頭。怎么利用百度的平臺讓內容回來、讓我們的用戶能夠方便獲取，完成我們讓人們最便捷平等地獲取信息找到所求的使命？這是在新的時代里我們需要認真思考認真準備并且為之奮斗的東西。
過去這一年我還有一點感受特別深，是社交媒體和自媒體這種環境下，很多時候人們更多的是在講感情，更多地想傳播他們愿意相信的東西，事實是什么已經不重要了。這對我們一個以搜索引擎為核心的公司來說，挑戰也是蠻大的。在這種環境下，我們怎么來應對，也是一個很大的挑戰。當然，挑戰也意味著機遇。我也希望大家更加主動地去思考這個問題，找到新的屬于我們的機會。
另外一個內容我覺得是數據，數據是新的內容。在移動互聯網時代到來以后，數據怎么能夠和應用相結合去呈現一些比較有價值的東西，怎么能夠在我們百度的平臺上把它變成新的內容，這也是下一步我們應該著力去做的。
這些結構化的數據，未來這些東西弄好了之后，它一方面給我們的用戶提供了更多有價值的內容，另外一方面也是未來我們AI的一個前提。因為AI的技術需要非常多的數據支持，有價值的、有序的數據越多，你的這個最后出來的結果就會越好。以至于我們有一個技術大牛跟我說了一句話：他說數據秒殺一切算法。
這一點在現有的很多產品當中已經體現出來了，比如百度的語音搜索，大家可以看到識別的準確率已經非常高了。但是當我們比如說到通用的輸入法去識別這些語音的時候，我們可能還不如市場上某些其他的競爭對手。為什么？因為我們在搜索的這個場景上掌握了比任何人都多的數據，而這種數據是非常非常有特點，有價值的，是別人達不到的。
用戶在進行搜索的時候，其實他在心目中是有比較清晰的需求的，整個過程是一個尋找答案的過程，從最初的需求表達，到他最后找到答案，尤其是在移動互聯網時代，在手百這樣一個封閉的app里頭，我們能夠track到他的每一步。這就給我們提供了足夠多的訓練的數據，所以我們可以有很高的識別率。我們不僅僅能夠有很高的語音識別率，實際上整個過程使得我們能夠構建出來最好、最豐富的知識庫。我們知道從需求到結果，到底是一個什么樣子，這些東西都是我們非常有價值的東西。
但是在別的場景里頭，有時候即使你技術特別好，可能也不能夠爭得過別人。比如你隨便拍一件商品去識別，淘寶識別出來的結果，比我們現在拍照搜索的結果要更加精確。因為大量的商品庫在他那里頭，商家把數據都給標注好了。那么這對我們的啟示是什么？除了我們自己已經有的這些個大量豐富的query到最后用戶行為數據之外，我們也應該積極的到外頭去找那些對我們有價值的相關的數據。讓他們到百度的平臺上來，我們利用這些數據，打磨我們算法，做出最優秀的用戶體驗和產品和服務來。
知識圖譜（包括需求圖譜、用戶畫像等），這些東西都是百度整個人工智能當中非?；A的構件，也是我們相對于其他任何一家公司的優勢所在。而且我們從一開始就很重視，未來要更加有意識地根據我們的需求、場景跟產品，去不斷地豐富，不斷地打磨，不斷地把這個東西做到極致，做到全世界最好。
某種意義上講，我們未來的搜索從索引關鍵詞的引擎，可能會逐步過渡到索引知識的引擎，它從表面文字的表達和query的匹配，這是上一個時代的事情。下一個時代的事情是用戶真實的需求和我們已經積累的知識之間的一種匹配。
還有一個，就是我們現在非常重視的feed流產品。過去傳統的搜索是人在找信息，現在要逐漸演進到信息找人。人在沒有主動表達他的信息的時候，我們就已經能夠猜出來這是他喜歡的，這是他需要的信息。如何能夠很方便、高效地分發給這些需要和感興趣的人，這個也是在內容分發形式上一個新的機會和挑戰。我們因為有強大的知識圖譜和用戶畫像，有多年人工智能方面的技術的積累，有大量的用戶行為和數據，所以在這方面是非常有優勢的。
連接服務的新時代
未來10―15年的時間，會有一個大的趨勢，就是中國的這種消費升級。過去不管你的產品多爛，你只要是免費的，用戶就用；不管你的產品多好，只要收費用戶就不用。今天已經完全不是這個樣子了。只要你做的好，用戶愿意為你付費，虛擬的東西、服務性的東西、內容性的東西，用戶也愿意付費。所以在我們的定義當中，所謂的連接服務，只要它不是純虛擬的內容，它只要包含了付費的行為，包含了線上到線下的連接等等，這些我們都認為是服務。這對我們也是一個很新的課題。
一個人從query表達到最后的服務，被滿足，可能有十步。我們也許只做了第一步到第三步，或者第一步到第五步。但這仍然叫連接人和服務，我們不一定是完全要從端到端全部都控制，只要往前能夠推進一步，我們的用戶體驗就會好一分，我們對整個生態的把控能力也會強一些。
服務的內容化，也是我們看到的一個比較明顯的趨勢。你把糯米提供的服務都寫成用戶喜歡的內容，手機百度通過feed流推過去，用戶也會很接受。什么叫用戶喜歡的內容，我總結了八個字叫：喜聞樂見，賞心悅目。你能把內容用這種形式呈現出來，你用戶的接受程度就會很高。
我們做的是要從線上給線下導流，從我們的產品形態以及我們所處的階段來說，這個是更適合百度做的。我們做內容的分發、服務的分發，都是說讓合適的人能夠找到合適的內容、合適的服務。這是我們需要想辦法通過服務的內容來解決重要的問題。
金融創新的新時代
我們看FSG做的最主要的一個東西，我們把它叫做B2B2C的模式。
互聯網金融從最開始1.0的場景金融，到2.0的技術金融，我認為的3.0，就是所謂的模式創新。這個才是觸及到這個行業的基本的東西。我也認為在未來相當長的一段時間里頭，是一個金融創新的新時代。
我們要找到洞察。我們看到了什么別人看不到的東西，這樣我們才跟別人比更有利，我們才能夠有可能做的比別人好。
教育是個大市場，我們跟其他那些傳統機構相比有優勢，但是也有劣勢。我們怎么能夠進一步擴大我們的優勢，讓手百這些app進一步變得更加超級，更加有粘性，用戶更多，同時怎么樣利用好我們大的平臺。金融這個行業，才能夠做出創新的東西來。
整個金融可涉及的范圍很廣很多，FSG已經做的也有不少，我不細講了，但是我們感覺到，這樣一個時代，也是很明顯的金融創新的新時代。
人工智能的新時代
一個明顯的機會是軟硬件的結合。亞馬遜的echo非常成功，成功背后的邏輯是它在這個硬件上做了一些改造，而不僅僅是一個軟件的解決方案。手機要考慮耗電的問題。但是智能音箱不需要考慮耗電的問題，這就使得它可以隨時隨地都響應你的需求。所以這是新的硬件形式帶來的新的人工智能的機會。
無人車集成了雷達和攝像頭這些硬件，才使得它具備了在無人操控下自動駕駛的能力，不是一個純軟件的需求。而這種集成的創新，其實現在還以一個非?？斓乃俣仍诘^程當中。
我們這次在CES上的搭載度秘的小魚在家這樣的一款新產品，這也是一種典型的軟硬件結合的例子。這些能力，不僅僅是說你的人臉識別的能力能夠識別出來他，而是說你有一個硬件在那兒隨時隨刻都在監測你家庭的環境的時候，才能夠實現這些東西。所以軟硬件這種集成的創新，未來會有非常多的機會。
第二個機會是行業的運動。人工智能會改變每一個行業。對于每一個行業來說，你只要認真的去思考，你會發現這里有非常非常多的應用的機會。
我們不是某一個垂直的行業的公司，我們更像一個平臺公司，我們不可能對每一個行業都非常非常了解。
但是我們跟有些行業關系比較近，比如醫療行業。最初百度這種醫療想做的事情很簡單，就是一個O2O的東西，就是我們這兒有用戶，很多人來找去哪兒看病，我們怎么幫他掛到他想掛的號。但是到去年開始，我們發現說其實像智能問診已經變得越來越實用了。如果說我們的智能問診的系統能夠達到一個醫生職業的平均水平的話，那就完全可以先通過一個智能的系統，起碼是輔助這些醫生做一些判斷，真的是到大病的時候才到醫院，到更具有規模的醫院去。
那再往下走一層呢，比如說基因測序，它是非常大數據的一個東西。如果能夠通過人工智能的方法跟醫學知識進行結合，找到答案的話，也是一個很大的突破。再往下走，比如說新藥的這種研發，怎么樣去用人工智能的技術找到新的藥，這些東西還處于早期階段，但是我們覺得，最后可能這些東西能夠有所作為。我也相信在物流、在零售等很多領域，其實都有類似的這樣一個解決方案，利用人工智能去幫助解決。
人工智能在企業層面的應用也非常廣泛。去年百度世界的時候講過一個例子，叫做金牌銷售。我們實時的識別客戶的問題，然后實時的提示銷售人員最牛的銷售是怎么回答客戶這樣的問題。目前，我們已經有一個團隊在做這個項目，這是真正的利用到了百度的人工智能的優勢。能夠對企業產生價值的這么一個項目。還有智能客服，大多數問題都是重復的，完全可以用機器學習的方法找到答案。
類似的這種應用我認為還有很多，只不過我們現在沒有精力去一個一個地開墾。但是我們需要有這樣的一種心態去思考。人工智能時代的時候，你的思維邏輯、思維方式應該變成什么樣子，現在還不是很清晰。但是我相信，對我們不清晰，對其他公司來說更不清晰。我們應該及早的去朝著這個方向做我們的思考和嘗試。
我們要做好準備
過去這一年，大家覺得反腐的力度比較大，就是跟這個理念相吻合的。在這個戰場上，一定要常抓不懈。我們要想讓每個人覺得公平，必須要打擊掉那些鉆制度的空子的人。我們正在朝著更加正面的方向去走，這個公司會變成一個更加公平的、對每個人來說更加公平的一個公司。
其次，用戶至上。我們需要更多的思考市場的需求，更多的思考我們的產品對用戶的價值。
當我們往下去拆解任務的過程當中，容易變成一些用戶體驗不好的體驗。這樣的情況其實是非常危險的。如果你用一個簡單的機械的KPI往下分解和傳遞，那么很可能到基層到一線員工的時候，他完全不理解我們為什么要干這個事兒。這個時候如果他心目當中想的不是用戶體驗，想的不是市場需求，想的是我怎么能夠完成這個數，那這個公司真的是時間一長就完蛋了。員工做的并不是我們想讓做的事兒。
所以我們需要站在用戶的角度來思考問題。我們現在手百雖然是一個native app，但是人們在使用手百的過程中，還沒有一個真正native app的體驗。我們經常點一個搜索結果后，到別人的網站上了。傳統來講，別人的網站上放了很多廣告，那這就是別人網站的事情了。但是從用戶的角度來想呢，用戶永遠都覺得他在用百度，我們要對用戶的這種需求負責到底。
