前言：中文期刊網精心挑選了人工智能教育的定義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。
人工智能教育的定義范文1
1引言
隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。
2人工智能與音樂
人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節拍，有效評價教學效果，激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情，發揮教師在課堂教學中的主導作用。
2.1樂器的智能化
樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。
2.2智能化樂曲創作
智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數據”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數據進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。
3AI賦能音樂課堂
在AI賦能的音樂教育環境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”，在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。
3.1大數據學習
大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。
3.2個性化學習
人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。
3.3教學評價智能化
運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統，來實現音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創作意境，激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據，對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如，以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格，說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。
4結語
人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。
參考文獻
[1]鄒孟雨.人工智能及其在音樂教育中的應用.北方音樂,2018(15):254-255
[2]郭文進.“互聯網+教育”運行模式探究.決策與信息（下旬刊）,2015(9):63
[3]段曉軍.電腦音樂系統與中小學音樂教學實踐.中國音樂教育,2006(6):26-28
[4]王迪.淺析娛樂教育中元學習能力的培養.河北廣播電視大學學報,2007(1):79-80
人工智能教育的定義范文2
關鍵詞：人工智能；計算機輔助教學；智能計算機輔助教學系統
隨著現代科學技術的飛速發展，先進的技術在教學領域得到了廣泛的應用，并對教學過程產生了深刻的影響。其中，人工智能技術產生的影響最為深刻。它將先進的教學手段引入教學過程，在營造理想的學習環境、激發學生的學習興趣以及提高教學效率等方面起到了重要作用。
一、人工智能
1. 人工智能的定義
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、語言學等多種學科相互滲透發展起來的一門綜合性的交叉學科和前沿學科。其精確定義是：一個電腦系統具有人類知識和行為，并具有學習、推斷、判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。
2. 人工智能的研究內容
人工智能作為一門綜合性學科，其研究內容涉及到許多方面，其中與教學實際關系較為密切的是以下四個方面：
（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內容之一，也是其他內容的研究基礎，它主要研究計算機的知識表達和推理技術。
在教育領域中，研究問題解決的實際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計算機，使其能夠按照人類的思維規律進行問題解決，幫助學生進行有效的學習。
（2）模式識別。模式識別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學與計算機科學的基礎上發展起來的新興科學，后期它又受到了人工智能科學的影響，得到了新的發展。因此，常被作為人工智能學科的一個分支。
簡單地說，模式識別就是研究用電子計算機代替人來識別事物和環境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標本。因此，具體來說，模式識別的含義就是識別出給定的事物與哪一個標本相同或相似。模式識別有時可以理解為模式分類，即判別給定的事物應該屬于哪一類標本。被識別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統計數字、圖表、教授狀態、學習狀態等，應用于教育時則稱為教育模式識別和學習模式識別。
（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實現人機自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產的負擔，從而間接地推動計算機的廣泛應用，提高自動化操作效率。因此，它已經成為人工智能研究中最為棘手的問題。
自然語言是人機對話的最方便的語言，其發展的最終目標是把自然語言作為程序語言來使用，使計算機直接執行自然語言，不需要中間的解釋過程。
在教育領域中，計算機對自然語言的理解有助于人機對話的實現，從而能夠增進計算機與學生之間的交互作用，把原有的計算機輔助教學條件下的計算機主動變為智能計算機輔助教學條件下的人機交互主動。
（4）專家系統。所謂專家系統是指一個（或一組）能在某特定領域內，以人類專家的水平去解決該領域中困難問題的計算機系統。其特點在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發性知識、判斷性知識分成事實與規則，以適當形式存儲到計算機中，建立知識庫，并基于知識庫采用合適的產生式系統，按輸入的原始數據選擇合適的規則進行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統。
專家系統是人工智能中最為重要的研究內容，在教育領域中的應用也最為廣泛與活躍。教學專家系統的任務是根據學生的特點，以最合適的教案和教學方法對學生進行教學輔導。
二、計算機輔助教學
1. 計算機輔助教學的定義
計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計算機輔助下進行的各種教學活動，以對話方式與學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI能為學生提供一個良好的個人化學習環境。通過綜合應用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術，克服了傳統教學方式上單一、片面的缺點，有利于激發學生的學習興趣和認知主體作用的發揮。同時，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學習時間、提高教學質量和教學效率，實現最優化的教學目標。
2. 計算機輔助教學的現狀
盡管計算機輔助教學要比傳統的教學模式先進不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現在以下幾方面：
（1） 缺乏人機交互能力。在教學過程中，CAI課件的教學信息是按預先設置的教學流程機械式地提供，教師只能按預定的課件流程進行操作，學生的學習也是被動的，不能很好地參與教學過程。因此，人機交互能力沒有很好地體現出來。
（2）缺乏師生互動。學生在自學及使用現有的CAI課件時，大多采用的是自主學習的方式。使用這種方式時鮮有師生互動，因此課件的效果會大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI課件都是在單機環境下運行的，無法使用網絡來快速更新知識內容，更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。
（3） 缺乏智能性?，F有的CAI系統很多都沒有智能性，無法進行有針對性的教育。學生的學習是被動的，他們不能根據自身情況調整學習進度。對教師而言，教學參與度太低，他們不能按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容，更不能給予不同的教學模式與方法。
（4） 缺乏廣泛性。CAI系統的設計都是圍繞某一知識領域，對于教學內容、問題的設計和答案的呈現，都必須在原設計系統允許范圍內實現,無法根據具體教學、學習情況提出新的方案。
由此可見，傳統的CAI系統本身具有無法克服的缺點。隨著人工智能技術的發展，人工智能技術將會越來越多地應用在教育領域。把人工智能技術引入CAI系統，使CAI系統能合理安排教學內容，變化教學方法來滿足個性化教學的需要，因此就產生了智能計算機輔助教學系統。
三、智能計算機輔助教學系統
隨著計算機科學和人工智能技術的不斷發展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學內容、改變教學方法，去滿足個別教學的需要，這就是以AI技術和認知科學理論為基礎而形成的智能計算機輔助教學系統(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計算機應用技術的一個新領域，代表了一種新的教學思想和教學方式。智能計算機輔助教學系統的出現，提高了教學質量，改善了教學的效率。
1. 智能計算機輔助教學系統的基本結構
ICAI系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等三方面應用人工智能技術。其本質上是一個基于知識的教學專家系統，通常由專家模塊、學生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結構如下圖所示：
（1）專家模塊（知識庫）。專家模塊是由題域知識構成，它包括兩方面的知識：一是教材內容、提問信息、教材重點、難點、評價等有關課程的知識；二是有關應用這些知識來生成問題，推理解題的知識。其功能有：作為系統全部知識的來源，為系統其他模塊頻繁調用，以實時完成用戶行為響應，通過知識庫知識，生成相應的問題、任務以及解釋；通過同步問題解答，并通過預期學生行為與實際學生行為之間的比較，評價學生知識掌握程序以及學習狀態、學習方式偏好等。這個部分相當于一個根據事實進行演繹推理求出解答的專家部件。
（2）學生模塊。系統通過學生模塊建立對學生的了解，通過比較學生行為與專家行為，對學生進行智能模擬，包括學生的知識狀態、認知特點和個性特點等。學生模塊用來表示學生的學習歷史、當前知識水平、解題行為等方面的知識。其任務是：表示學生對所學知識的理解程度，反映學生已掌握和未掌握的部分，通過發現錯誤并作出錯誤根源的假設，為進一步指導提供依據。
（3）教師模塊（教學策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學策略是與教學內容融合在一起，通過教學的分支來體現的。這樣做的不足是，某一教學內容只能按某一種（或幾種）固定的教學策略來教。而在ICAI中，教學策略與教學內容是分開的。這樣在教學過程中，系統可隨時根據教學的需要，選擇不同的教學策略。
教師模塊的主要任務是在一定的教學原理的指導下，選擇適當的教學內容，并通過接口以適當的表達形式，在適當的時刻展示給學生。該模塊的主要功能有：為學生提供學習環境；指導學生的學習活動；解釋現象、過程和原因；為學生提供幫助和學習材料；監視和評價學生學習活動。
（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學生與系統間的信息交流。模塊要完成兩項任務，一是在教學模塊作出教學決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學內容發送出去；二是建立學生輸入信息的方式，接收學生輸入的信息。
2. 智能計算機輔助教學系統的發展方向
ICAI系統在發展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術以及人工智能在多種領域應用的不斷發展而發展的。其未來的發展方向表現為以下幾方面：
（1）與網絡技術的結合。隨著多媒體技術和Internet網絡的飛速發展，多媒體教育應用與Internet網進一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發展，它不可避免地還要向多維的網絡空間發展。目前，已有不少基于Internet網的多媒體教育系統在使用，它們借助網絡的優勢，完成在線學習、實時討論、網上測試等多種教學任務。將網絡CAI與智能CAI有機結合，互相補充，能構建成一個新的系統工程。
（2）智能（Intelligent Agent）技術的使用。人工智能（AI）技術在ICAI中的應用，除了體現在對多媒體教學系統中引入學生模塊和知識推理機制以外，還可以起到在“智能導航”瀏覽中，使用“智能”技術代替教師、學生進行指導學習和搜索學習的作用。
在CAI中，學生學習查詢有效知識可以使用進行搜索、導引，由于它自身具備的學習功能，能夠主動、高效地從Internet中發現和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關信息的涌現、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術引入到ICAI中，將使得教師和學生在教與學的過程中，提高知識選取效率、加強交互學習和自主能動性學習。
（3）遠程教學。結合網絡CAI、智能CAI以及多協作，可以實現真正意義上的遠程教學模式。ICAI系統不僅可以作為教師，為學生學習提供指導，也可以作為學生，輔助學生學習，還可以成為學生學習、交流、協作過程中多方面的。因此,具有多種特性優勢的遠程教學具有廣闊的發展前景。
（4）虛擬現實（Virtual Reality）的應用。虛擬現實也叫人工現實（Artificial Reality）,是由多媒體技術與仿真技術以及計算機技術相結合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。在教學輔助中，使用創建的虛擬環境，在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學目的。目前在教學中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實景建構學習、建筑設計的實景化學習、醫學內消化道實景教學等。
四、結語
到目前為止，人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。隨著人工智能技術的發展，智能計算機輔助教學系統的成效將更加明顯。新世紀的教學手段將是以智能化CAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，大大擴展了人類的能力，促進了教育事業的進一步發展。
參考文獻：
[1]何克抗.教學媒體的理論與實踐[M].北京:北京師范大學出版
社,2003.
[2]謝三毛.人工智能在計算機輔助教學中的應用[J].華東交通大
學學報,2005(12).
[3]劉志勇,王阿利,張偉斌.人工智能在計算機輔助教學中應用研
人工智能教育的定義范文3
剛剛過去的2015年10月21日，是一個對美國電影迷、科幻迷們來說具有歷史意義的一天。在30年前，在那部科幻穿越電影鼻祖《回到未來》(Back to the Future)中，主角馬蒂·麥克弗萊(Marty McFly)和布朗博士(Doc Brown)乘坐時光機穿越到的未來，正是這一天。時至今日，影迷們紛紛致敬經典，同時科技界又一次掀起了對前沿科技——人工智能的討論。
人工智能無疑是2015年科技圈、投資圈最熱門的話題之一，同時，圍繞著人工智能總是有很多富有爭議的話題：比如，有人認為人工智能的未來是工程師的消失；但是又有人認為人工智能的未來是人人都是工程師。
那么，到底什么是人工智能？我們又該如何解讀這兩方觀點？為此記者專訪了硅谷著名早期基金TEEC Angel Fund的幾位投資合伙人Jinlin Wang、Wenxiang Ma以及Xuhui Shao。
“超人工智能”引發最多爭議
在討論未來工程師會不會被機器取代這一問題之前，首先需要明確的是人工智能的定義以及分類。事實上，自人工智能誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。TEEC Angel Fund的幾位受訪合伙人向記者介紹，根據人工智能的實力不同，目前業界一般將人工智能技術分為三大類：
首先，弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):弱人工智能是擅長于單一方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據，它就不知道怎么回答你了。
其次，強人工智能Artificial General Intelligence (AGI):人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作?！睆娙斯ぶ悄茉谶M行這些操作時應該和人類一樣得心應手。
再次，超人工智能Artificial Superintelligence (ASI):牛津哲學家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍。
“事實上，超人工智能正是為什么‘人工智能’這一話題總能引起業界熱議的最重要的原因，同樣它也是引發‘人工智能的未來是工程師的消失的還是人人都是工程師’這一爭論的本質源泉?！盩EEC Angel Fund投資合伙人Jinlin Wang向記者表示。
正方觀點：工程師將會消失？
對于未來工程師會不會被機器取代這一問題，Jinlin Wang認為，或許存在這樣的可能性。
目前，即使計算機軟件不斷發展，但是對于工程師而言，一個非常出色的工程師和一個一般的工程師之間的差距也是非常巨大的，這正是硅谷各大公司之間人才戰的原因——找到一個好的工程師是很不容易的。但未來，當人工智能發展到一定階段，機器足夠強大到可以獨立自發地完成軟件開發從架構到前后端等的整體過程，那么，或者到那時人類將不再需要軟件工程師。
“目前，硅谷各大公司都十分關心未來軟件發展戰略的問題，未來5至10年，或許人工智能可以發展到一個階段，目前仍舊依靠人工出產的軟件可以由機器自動完成，”Jinlin Wang表示，“雖然目前，機器能不能強大到設計出更強大的機器我們尚未可知，但是一旦在未來做到了這一點，那么工程師或許就將集體消失在歷史舞臺了?！?/p>
對此，Jinlin Wang還強調，機器自動完成軟件設計雖然目前看起來有些不切實際，但是并不意味著沒有這樣的可能性?！澳壳埃S著計算機計算能力等性能的不斷提升，以往很多看似不可能的事情正在變為現實，比如，以往純手動完成的日程安排等工作，在未來有望借助機器自動完成——硅谷某家做Scheduling Software的創業公司正在致力于用機器解決這樣的事情，未來或許借助于人工智能軟件，公司可以自動化地安排和調整日程計劃，假設公司的一個員工突然生病了，兩秒之后軟件可以重新把公司人員日程重新進行調整和安排?！?/p>
的確，如果未來，智能機器自己可以設計出更加智能的機器，那么也許我們將不再需要任何工程師了。對此，連比爾·蓋茨也認為如果按照現在人工智能的發展程度，那么未來可能所有的人類都會集體失業。
反方觀點：人人都是工程師？
同時，對于“未來工程師會不會被機器取代”這一問題，Wenxiang Ma告訴記者，在硅谷，目前有另一派學者卻認為答案是否定的，他們認為機器有其自身局限性，無法完全替代人類，于此同時，隨著各種軟件架構(Framework)以及工具的出現，未來編程門檻將進一步降低，屆時人人都將成為軟件工程師。
“對于機器取代工程師，反對派們認為，現在提及‘文盲’這個詞，大家會理解為這個人沒有讀過書、不識字，但是可能未來的文盲或者就是指這個人不懂編程，”Wenxiang Ma表示，“事實上，未來不論人工智能怎樣先進，都仍要依靠人為來定義軟件的邏輯——短時間看，機器無法完全脫離人類的指導而自行完成軟件設計和開發過程。這是因為，機器本身就是人的產物，是人編寫出來的，因此它們自身具有局限性，也必須依靠人來幫助機器進化?！?/p>
與此同時，另一個趨勢是，過去幾年的發展使得軟件開發的門檻越來越低，很多公司研發了很多架構(Framework)以及工具，例如Google的AngularJS、Facebook的React等，使得編程變得越來越容易。目前很多公司正在使用這些架構，僅需1到3個月就可以完成他們的軟件開發?！斑@是以前不可能發生的事情。事實上，目前的架構仍不足夠先進，等到這些架構先進到一定程度的時候，編程的門檻將前所未有地降低，屆時所有人都將變為工程師，未來有一天，編程也將變得像小孩搭積木一樣簡單。”
問題關鍵：機器是否具備自我學習能力
那么，對于上述正反兩方的觀點，問題的關鍵或者癥結在哪里呢？對此，TEEC Angel Fund的投資合伙人Xuhui Shao認為，轉折點或者在于機器是否在未來的某一天具備自我學習和進化的能力。
Xuhui Shao表示：“舉例，一個三歲的小孩，家長教育他走路要看路不然就會摔倒，那么只要他摔倒幾次，今后就會從中學到這個教訓并作出改進的舉措，而作為大人，我們并不需要在今后的每一次孩子走路中都手把手地教導他應該怎么走——也就是說，人類與生俱來是具備自我學習和自我修正的能力的。”
人工智能教育的定義范文4
關鍵詞：航天類專業 人工智能 教學探索
中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02
面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。
人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。
1 人工智能課程特點
一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。
2 航天類專業特點
首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。
3 教學模式的探索
3.1 教材的選擇
人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。
中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。
3.2 課堂教學形式的探索
“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。
（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。
（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。
（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。
（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。
3.3 課程內容的探索
一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。
3.4 考核形式的改革
“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。
一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。
4 結語
航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。
參考文獻
[1] 王甲海，印鑒，凌應標.創新型人工智能教學改革與實踐[J].計算機教育，2010（15）：136-138，148.
[2] 劉興林.大學本科人工智能教學改革與實踐[J].福建電腦，2010（8）：198-199.
[3] 懷麗波.32課時《人工智能基礎》課程教學的幾點思考[J].華章，2013（34）：193-194.
[4] 紀霞，李龍澍.本科人工智能教學研究[J].科教文匯（上旬刊），2013（6）：91-92.
[5] 肖春景，李建伏，楊慧.《人工智能》課程教學方法改革的探索與實踐[J].現代計算機（專業版），2013（26）：32-34.
[6] 熊德蘭，李梅蓮，鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討[J].宿州學院學報，2008（1）：146-148.
[7] 張偉峰.本科高年級人工智能教學的幾點思考[J].計算機教育，2009（11）：139-141.
人工智能教育的定義范文5
“這確實是個很好的問題?！笔匙V推薦公司Yummly的研究負責人Gregory Druck如此回應道，但這肯定不能被稱為一個真正的答案。
這的確令他有點為難。技術在設計時通常都要優先理解并滿足人的喜好。同在臺上的廚房整合技術公司Innit的副總裁Ankit Brahmbhatt干脆接過了話筒，“每個人的體質不同，對健康的定義也不同。說到底這是個生活方式的問題。我們得先有關于你更全面的數據，才能判斷什么對你是健康的?！?/p>
人工智能到底能在多大程度上替代人，也成為一年一度的西南偏南上最熱鬧的話題。
西南偏南誕生在美國德克薩斯州的奧斯汀。每年3月初，這個全球性的盛會會吸引數十萬人，和硅谷以大公司、創投行業為主的活動不同，西南偏南會吸引各個行業的人。大家在這里看新的電影，發現創業靈感。更重要的是，討論技術已經帶來的改變，以及它能把人們帶到哪里去。
其中有不少想象空間。比如Yummly，這家來自硅谷的公司能利用人工智能技術分析你曾經使用的食譜數據。來自德國的Foodpairing則聲稱，機器分析食物成分時最大的弱勢是嗅覺不及人類靈敏，但是通過訓練，機器的精準程度可以超過大多數未經訓練的普通人。
還有更激M的Innit。和一些創業公司費盡心思想把吃飯這件得高效不同，這個硅谷公司發現了一個悖論，一些人根本不愿意被剝奪下廚的權利。于是他們正在硅谷紅木城的總部，測試一個全新的“數字化廚房”。
這個廚房用一個軟件平臺控制家電，告訴用戶家里食材的存量。選定菜單后，還會提醒用戶要買多少食物。等到準備妥當，連接的廚房電器就能完成初步烹 飪。
“我們想用技術幫上班族解決工作日吃飯的問題，讓他們知道下班后要買什么食材、買多少，回家后能更快吃到晚餐?！被顒咏Y束后，Brahmbhatt對《第一財經周刊》說。
這聽上去“很硅谷”，善于觀察問題并提出解決方案。其實更有意思的是，這家公司發現，在一些細分領域當中，人其實沒必要過分智能。
“數字化和自動化的確能幫助減少浪費，包括錢和食物。但我們也知道，有人喜歡下廚。Innit在做一項用戶調研時發現，對自動化最集中的需求并不是烹飪，而是洗碗。也就是說，用戶想讓機器幫他們完成的是，恰恰是那些他們最不喜歡做的事情。”
至于機器和人的關系，這個古老的命題也隨著人工智能的蔓延重新擺在了人類面前。至少，人工智能不再僅僅是一些極客想把一切自動化的設想和實驗，也不只是好萊塢電影里經常出現的無所不能的機器控制人類造成的恐慌。它真的就在我們的生活中發生。
真正的答案，也正如百度首席科學家吳恩達曾預言的那樣，“人工智能是新的電能，可以改變很多行業?！奔热皇请娔?，就意味著未來它可能無處不在。
西南偏南互動大會首席項目官Hugh Forrest說：“人工智能毫無疑問是2017年最熱門的話題。雖然過去我們也做過很多AI的內容，但從未像今年這樣集中?！?/p>
卡內基梅隆大學計算機科學系主任Andrew Moore長期關心教育，面對可能的人工智能未來，他想分享教育系統有必要做出哪些變化。迪士尼則會分享它如何用人工智能為其主題樂園提供更好體驗，畢竟迪士尼樂園不可能一直停留在幾十年前的模樣。就連那些運動員，都會在訓練中嘗試使用人工智能，這可能意味著未來的賽事較量，除了天賦，更多是訓練方法的比拼。
而如果你知道西南偏南最早是個音樂節，就會覺得在這里聽到人們探討人工智能和音樂如何結合是順理成章的了。
用人工智能編曲已經不算什么新鮮事了。但是一些音樂公司正在用人工智能制作背景音樂，賣給可口可樂等大公司。
就連Google也參與了進來。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一個能讓計算機制作出“出眾而藝術性”的音樂的產品。
不過這也帶來一些新的問題，音樂能夠做到更加了解我們嗎？我們想讓自己的情緒反過來影響我們嗎？這種響應會不會把氣氛搞糟？畢竟粉絲們可能會愛上一個音樂人，但很難愛上一臺計算機。
很多人都愛上過iPod。這可能是這個世紀初音樂與技術最簡單直接的結合形式。當技術演變成了人工智能，這件事情變得有趣，它像人的左腦和右腦的一場博 弈。
音樂這個感性世界與數字和代碼編織的理性世界碰撞了一下。它們如何理解彼此，最好的例子可能是一個指令，就是當你讓一個人工智能助手播一首歌時說的那句話。
不要小看這個指令。亞馬遜音樂的團隊在奧斯汀市中心的一個小酒吧里辦了一場活動，當談到如何讓亞馬遜的人工智能助手Alexa和亞馬遜音樂結合時，主講人感慨，僅僅是讓Alexa播放一首歌的指令就十分復雜，一首曲子的元素包括歌手、專輯名稱、音樂流派、歌詞內容等不同元素，情境也同樣如此，比如遇上用戶說“我心情不好，給我放點音樂”這種情況，此時，亞馬遜音樂收錄了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用戶的意思，便是另一回事了。
如果有人去年來過西南偏南，大概還會記得當時的一個歷史性事件。
那是AlphaGo與韓國棋手李世石之間的對決。結果你已經知道了。大多數人不相信機器會勝過人類，他們會覺得這是個黑天鵝事件。
Google的高明之處除了技術本身，還在于用一種直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能領域的技術進展―大概沒有什么方式比人機大戰更能引起人們的興趣，更直觀。
當AlphaGo連續贏到第三場時，來自Automated Insights的Robbie Allen正在準備他在西南偏南上的一場對話。Automated Insights是曾做出幫記者寫稿的機器平臺WordSmith的公司。
“Google很了不起?！盇llen走下臺對《第一財經周刊》評論。在觀看這場人機大戰時，人們產生了一股擔心會被人工智能搶走飯碗的恐慌。此后，AlphaGo的連勝加劇了這樣的擔心。
Allen參加的對話主題正好是“人工智能發展后，人類未來的工作怎么辦”。
“理論上人工智能確實達到了一個新階段，它代表人工智能可以模仿人類的重復性勞動，還會比人做得更好。但我認為，它離人工智能的實際應用還有一定距離，當人工智能可以幫助某些行業完全實現自動化，找到商業化的應用場景，我才會認為它真正達到了實際應用的程度?！盇llen說。
“實際應用”換句話說，是一部分人會開始失業。
距離AlphaGo戰勝李世石不到一年，人們就已經在拉斯維加斯的國際電子消費展上看到各個汽車制造商對無人駕駛汽車的設想。無人駕駛汽車的技術標準得到厘定，廠商紛紛推出概念車。
Google剝離了無人駕駛汽車部門成立單獨的公司Waymo、Uber的無人駕駛汽車在匹茲堡和舊金山上路，雖然后者在上路當天就因犯了些錯誤被叫停（最近還因為收購Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效應是，政府和城市設計師已經開始思考無人駕駛汽車上路后對城市生活規律的影響、如今的城市基礎設施是否能和無人駕駛汽車配合等問題了。
若低估技術帶來的影響，也許不久后就要承擔相應的后果。自從人工智能技術高速發展，特別是無人駕駛汽車上路以來，硅谷以外的世界與硅谷仿佛形成了兩股力量―硅谷正在想辦法讓一切自動化，而美國最大的就業群體之一卡車司機，則憂慮正在某處測試的無人駕駛卡車會讓他們失去工作。
機器與人的矛盾和對抗從來沒有停止過。遠至第一次工業革命，近至互聯網誕生。隨著人們越來越習慣于數字化生活，機器和人的關系會更加糾纏不清。人工智能這件事會變得更復雜，還可能，帶來很多倫理問 題。
來自設計咨詢公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工學院（MIT）媒體研究室的Philippa Mothersill認為，目前我們并沒能解決如何不讓機器真正危害人類的創造力和情緒，盡管隨著技術的精進，這一點可能會實現。
在一場名為“人類、機器和工業設計的未來”的討論當中，他們向擠滿了整個會議室的觀眾發問，“我們如何教會計算機創造性思考？”
Mothersill曾是寶潔公司的產品設計師，專注于讓計算機可以通過識別人類的語言，將物理元素變成實際產品。為此她設計出EmotiveModeler，這種工具能夠將形容詞和情緒轉化為模型。她尋找到了一種能夠讓工業設計―無論是家具還是電子產品―更好傳遞人類情感的方式。
如果沒讀博士，Mothersill現在應該依然是個出色的設計師。但她如今的研究課題，卻讓一些設計師有點擔心會失去工作?！哆B線》的Margaret Rhodes也在意這一點，即人工智能如何能提供更多的工作機會，這可能是技術進步為現代社會帶來的最大的困擾。沒有人希望成為技術進步的犧牲者。
不過在和大量的設計師交談過之后，Mothersill和Robinson總結了“10件設計師希望機器能夠學會的事 情”。
比如說，考慮使用產品的情境。好的設計師不僅會設想要創造的事物，還會思考它出現的地方。它應該擺在哪里？它所在的房間是什么樣？周圍都有些什么東西？如何能讓計算機做到這一切？
或者說，如何抓住靈光一現的時刻。歷史上，達達主義運動中的藝術家善于隨機創作，通過將傳統事物疊加創造新作品。我們能夠教會計算機在向不同方向發散思考的同時，催生出全新且有價值的設計嗎？
這些有趣的發現讓他們意識到，設計師對機器的期待，其實充滿人的色彩。Mothersill由此得出的結論是，人們最終需要掌握如何讓機器變得有情緒，它們會產生獨特的好奇心―而不僅僅是按照寫入的程序工作。
如果你看過最新的007系列電影，影片中所描述的一切已經和NASA能做到的非常接近。
畢業于約翰?霍普金斯大學的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他創立了Spaceknow，為金融、政府和制造部門提供商業衛星的圖像分析。這些衛星就像是“天空之眼”，看著地球上發生的一切。
“我們正在讓整個物理世界數字化，且能夠在這個基礎上做很多事情?！盡achalek說。按照他的說法，世界正在經歷巨大變化，重新使用衛星數據的成本也在逐步下降。
不僅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各種各樣的新方式來處理獲得的數據。整個地球的數據都會被實時抓取，它會掃描、理解和講述70億人的日常行為。
這也意味著，它會重塑商業關系，讓零售商更好地預見氣候變化、作出設計決策。它的客戶各種各樣，有人想知道某個港口有多少船只到岸，或者有多少輛卡車被調到精煉廠運油。
它還有很多其他用途。對于新聞業來說，它能讓人們盡快發現，敘利亞到底在發生什么。如果有人編造一些事實，它或許可以提供更客觀的看法。這套被不斷訓練的人工智能系統能夠接收各種各樣的查找請求，截至目前它曾經收到的請求有，“查找一架失蹤的飛機”“查找那些非法的攫金者”等，以及對某些政府公開的不實數據提供另一種解釋。
Machalek表示，有朝一日想讓Spaceknow的人工智能系統覆蓋整個世界，讓每個擁有智能手機的人都可以對真實世界的數據發起請求―這大概意味著你可以查看某個酒吧門外排隊的人有多少。
零售業和廣告業立即感受到了威脅，它們開始追求改變。除了面臨新技術帶來的新購買方式的挑戰，另一件可怕的事情是，如果以后幫消費者做購買決策的是機器人，品牌該怎么辦？
但這其實已經發生了。亞馬遜的推薦算法就是最簡單的例子。
在機器人眼里，一切都是數字。因此研究品牌效應的L2 Inc的Pooja Badlani就認為，如果這就是未來，品牌忠誠度這件事已經成為歷史了，所有的品牌都要想辦法和機器人共存。
但IBM iX的策略與設計負責人Robert Schwartz認為，品牌通過營銷來影響消費者的態度和購買行為是一門藝術，它暫時還不會消失。
“那種居高臨下教育消費者的時代結束了，”Schwartz說，“對品牌來說，推銷自己的時代過去了，現在是展現自己的時候。消費者始終會受到一些時刻、一些瞬間的激發產生購物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，決定在什么時間、什么地點來創造這些時刻。”
現在已經沒有人討論技術將如何重新定義傳統行業，大家都認為這已經是事實了。至于這個改變將如何發生，“這是個緩慢的過程，所有技術公司和受到沖擊的傳統行業都是亦敵亦友的關系?！盨chwartz對《第一財經周刊》說，畢竟說到底，它們都想爭取消費者的數據。
所有人都要學會用新的方式和消費者打交道，也想延長消費者的注意力和停留時間。
硅谷已經有人提出了相應的方法論。Ch r is Messina曾是Uber的開發者體驗負責人，也是Twitter上的“hashtag”（標簽）的發明人。他在2016年提出“對話經濟”（conversational commerce）的概念，認為在Facebook Messenger增加聊天機器人的背景下，未來會有越來越多的“聊天機器人”（chatbot）出現。這些小機器人可能分布在客服、銷售等崗位。此時機器應該增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。
讓聊天機器人取代人類的前提是賦予機器同理心。如果你對態度冷淡、反應遲緩的人類客服不滿意，面對聊天機器人得到的同樣是冷冰冰的回答，那么這樣的技術進步可以說毫無意義。
相反，如果機器可以彌補人類的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人類反而可以從與機器的對話中獲得更多好處。Messina舉例說，如果聊天機器人可以給用戶好的體驗，那么每次對話同時，也是用戶在主動提供數據。
這僅僅是零售業運用人工智能的開始。人們會漸漸分辨不清，人工智能究竟是在幫助我們購買產品，還是說服我們去購買它們？
麻省理工學院的研究專家Kate Darling在描述人工智能的走向時，表達了相似的觀點。
Darling主要研究機器人倫理的問題。“接下來的幾十年并不是說機器會一點點取代人類，而是自動化系統和人工智能系統將與人類協力合作，因為技術不是取代人類的能力這么簡單。人們高估了機器能做的事情，而低估了它的缺陷。”
斯蒂芬?霍金在接受BBC的采訪時曾更直接地說：“人工智能的完全實現，可能意味著人類的終結?！?/p>
身處這個行業里的人顯然知道人們的恐懼。
人工智能發展協會前主席、微軟人工智能研究院負責人Eric Horvitz在西南偏南的一場演講中介紹Google、亞馬遜、蘋果、IBM、微軟、Facebook等公司聯合成立的Open AI時，主動引用了霍金、伊隆?馬斯克和比爾?蓋茨此前分別公開傳達的對人工智能的擔心。
這位美國工程院院士、在業內被稱為AI先生的老人朗讀了一段Open AI的協議內容，幾大公司保證在互不競爭的前提下合作。正是因為技術進步這個趨勢不可阻擋，大公司結盟和在一些問題上達成共識是保證技術真正為人類賦能的基礎。
人工智能教育的定義范文6
一、人工智能概述
人工智能（AI）又稱為機器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機器的相關科學和工程”[1]。對此我們可以理解為“研究能否實現、如何實現這樣的智能系統的科學知識和研究領域”。在此基礎上，著名研究型大學MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計算機完成之前由人類才能完成的工作”[2]。其實許多研究者都有不同的見解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內涵與思想。簡單的說，人工智能就是“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。
二、會計行業人力資源的現狀
企業在任何時候都不應該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務型的會計行業，因為它的人力資源通常表現為工作者的技能水平，可以說它是決定本行業核心競爭力的最重要因素。近幾年來由于企業逐步邁向科學化管理和現代化管理，所以無論是在數量上還是質量上，會計行業對專業人才的需求層次都越來越高。雖然會計行業的人力資源狀況在現階段還處于不斷變化之中，但是我們仍然可以歸結出以下問題。
（一）文化水平普遍較低
目前我國會計人員數量眾多，但是文化水平普遍較低。數據顯示，截止2014年我國已有1600萬的財會人員，而注會人數僅有16萬。在這1600萬人中，只有13%的人員經過專門的會計培訓，10%左右的人員受到過大學或者?？埔陨系慕逃齕3]。
（二）部分人員職業素質不高
一方面是由于現有會計人員大多知識內容單一、結構老化、層次不夠豐富，接受新知識速度較慢以及對本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業精神等使得業務素質不高；另一方面是職業素質不高，會計人員職業素質和操守是工作質量的重要影響因素之一，而目前我國對財會從業人員的職業素質與法規方面的培養不夠重視，部分會計人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務混亂，帶來財務和稅務的風險，降低了行業公信力。
（三）會計人員隊伍能力結構失衡
目前我國的會計行業發展現狀是隊伍能力結構失衡，而且呈現兩極分化的趨勢，一邊是會計行業中普通的核算人員的數量越來越多，幾乎達到飽和。另一邊高水平的財務管理人才有很大的市場缺口，高級應用型、復合型人才在社會上供不應求[4]。雖然我國已經引入管理會計幾十年有余，但是仍然沒有得到實際應用和全面推廣。
三、人工智能帶來的影響
（一）人工智能適用于會計行業
隨著社會經濟發展程度的不斷提高，人工智能的技術已經可以適用于會計行業的部分工作，會計行業發展的新特點將是以電子技術和計算機系統為主。目前的會計行業的工作方式和核算手段日新月異，它經歷了從早期的手工核算到會計電算化，再到如今在審計、會計和稅務等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業家李開復所言，在未來的幾年里，機器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會計行業的程度，如圖1所示。
如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發展與完善，將會有越來越多的功能被引入會計行業。目前只有財務會計人員所做的部分不需要多少技術含量、簡單重復的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運算的計算機系統所取代，審計、稅務等基礎的財務人員會逐步減少，取而代之的是智能審計、智能稅務等人工智能系統。隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，互聯網、數據挖掘和云計算的進一步發展，以及支持財務分析和會計信息系統的創新，人類將構建出智能財務決策支持系統[5]。但是冰山不會無限上升，因為人工智能是按照事先設定的規則執行程序的，它沒有感情，不能徹底地實現靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問題時，人工智能并不具有完全智能地處理問題的能力，因而人工智能并不能完全取代財務會計人員。
（二）人工智能促進會計行業的發展
隨著人工智能浪潮的到來，及時引進并利用其高性能的運算能力和數據存儲能力等優勢，可以在以下幾個方面促進會計行業的發展。
1.人工智能可以減少失誤。會計行業在現階段普遍存在會計信息失實的問題，這種問題的一個主要原因是由于巨大的數據量造成的人為失誤，另一個原因是部分內部人員為了以權謀私而對信息進行了數據造假或者更改。人工智能系統的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會計工作失誤而帶來的信息不真實的問題，減少了會計信息混亂和財產流失的風險。
2.人工智能可以使會計行業的業務效率得到提高。其實自助銀行的ATM存取款機其實已經取代了銀行人員的部分工作，同時提高了服務的效率。例如人工智能的“智能”系統在對相關的科目、交易進行全面分析后，可以在更短的時間里進行風險評估和挑選樣本函證。財會人員將不必在花費時間和精力在類似普通核算這樣簡單而費神的工作上，轉而有機會去處理更加復雜的事情。
3.提高企業的核心競爭力。人工智能在數據挖掘的基礎上可以處理數據、建立數據庫并跟蹤數據分析，甚至可以對建模分析、對投資預測，相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并提出消除金融危機給財務管理帶來的影響，可以通過學習來識別財務風險，化解安全隱患，建立預警模型。
4.釋放人力資源和減少用工成本?，F在的會計人員大多按照基本流程來劃分工作職能。而核算和監督是會計的兩個基本職能，會計人員最主要的業務就是審核、記載、報告和存檔等基礎工作，現在人工智能的引進可以大量解決這種日常的、標準的、高頻的工作，從而減少財務核算型人員，減少用工的成本。
（三）人工智能帶來的變革
1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來，而且還可以在復雜的文件中提取有效信息從而讓業務的處理流程和程序得到簡化，同時極大提高了工作的效率和拓寬人類的專業知識。結合互聯網技術，會計可以實現集中的財務共享模式，讓每一個員工都能夠親身感受到公司財務的運營。
2.人工智能將改變傳統會計人員的工作職能。人工智能釋放大量的會計人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實現轉型，由普通核算人員向管理會計人員轉型。即使人工智能可以模仿人類的智慧，但是始終達不到和人類一樣的智慧，因此會計行業中廣泛涉及分析、預測和統籌等的管理會計將是財會人員的生機。人工智能會集中各種數據，管理會計將有價值的信息從這些數據中提取出來綜合后發揮管理智能。
3.管理結構趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結構精簡干練。
4.人力資源管理職能轉變。目前會計行業中使用財務軟件、稅務軟件和審計軟件等就是人工智能邁向會計行業的第一步，這些軟件像機器人一樣提高工作效率。會計行業中的戰略、顧問和服務三項職能在傳統的人力資源管理模型中呈現為金字塔形[7]。隨著會計行業的一部分服務由人工智能系統去完成，在新型的人力資源管理中，服務被一分為二。如圖表2所示。
四、啟示
（一）人力資源規劃
科技的進步使人工智能正逐步取代部分會計人員，會計行業的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類智慧，甚至可以超過人類，但是人工智能并適用于會計行業的每一個領域。所以公司的人力資源部門重要發展方向之一就是要細分工作職能，挑選適合的“人”去擔任相應的職能。
（二）人才招聘與薪金管理
隨著網絡技術的發展和電算化的普及，作為會計人員，應該持續關注那些可以對人類社會產生重大影響的技術。加之現在人工智能的引用，財會型企業在招聘人才時不能只單單注重其會計業務能力和從業資格證書，還應當考查其IT等相關技能，優先選取綜合型人才。針對不同業務水平和能力的員工應制定相適應的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對于綜合型、管理型的人才的薪金應高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進一步發展與引進，應逐步擴大兩者的差距。
（三）人才培訓與發展
時代在不斷發展，會計企業也必須要加強員工的再教育。一方面會計行業應培養員工的計算機信息技術，讓員工在掌握常用的計算機操作和財務會計軟件之外多了解一些其他業務技能，乘勢提高自身核心競爭力；另一方面，會計行業應大力培養高層次的復合型人才，讓會計人員具有良好的專業素養和自己的專業判斷，能夠在海量的數據中做出取舍，準確預測，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企業文化整合
人工智能作為一種新概念被引進，勢必會在會計行業造成新觀念、新思想與傳統觀念和傳統思想的沖突。從組織內部來看，對已經遵守若干年的企業文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會阻礙組織的前進，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會計行業必須本著平穩過渡、充分溝通的原則對兩種文化進行融合升華和重塑創新。
（五）完善信息系統
一方面要全面提高財會行業的信息系統化水平，加快完善運行平臺等系統設施，在財會工作中加入電算化并制定具有針對性的發展計劃；另一方面，只有適合自身領域的人工智能才是最好用的，必須結合人工智能的應用和會計行業的具體業務。因而為了制造出可以被本行業所廣泛應用的人工智能，會計人員必須參與相關的技術開發與研究[8]。
