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人工智能培養方案范文1
關鍵詞：設計；人工智能；挑戰；機遇
一、引言
第四次工業革命的到來，人工智能作為一項主要的技術，必將鞭策整個人類社會的轉型。很多國家制訂了戰略規劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發展規劃》和《新一代人工智能產業三年行動計劃(2018-2020)》，人工智能產業已上升為國家戰略。近年來，在人工智能涉及的領域中，藝術與技術結合，升華到與人工智能的結合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經掌握了上百萬個設計師的創意內容，雙11期間制作1.7億張海報，沒有一張是重復的，而這些工作如果人工制作的話需要100個設計師工作300年；央視節目中“魯班”PK資深設計師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個設計行業。設計師會失業嗎？高校的設計教育面對AI的挑戰與機遇如何制定培養目標？如何在新的競爭中占領先機？未來已來，智能藝術設計的路在何方?
二、設計行業面對四大挑戰
（一）驚人的數字
馬云在一次報告中說未來30年人類只工作4個小時，大量的工作崗位會被人工智能搶走；根據白宮的人工智能報告預測，在未來10-20年間，人工智能技術有可能取代47%現有工作。麥肯錫的預測是49%，盛產勞動力的中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預測是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結晶，正在高速顛覆著人們的生活。
（二）AI設計發展趨勢
AI最容易取代的是簡單設計：如LOGO、UI界面、海報招貼、網站網頁、產品造型、室內家裝、產品包裝……原本這種理想的設計工作不再能提供人生的庇護所，但凡是明確、簡單、重復標準、規則的美術設計與制作工作，未來都容易被取代，傳統設計行業將會萎縮乃至可能逐漸消失。
（三）設計環境惡劣
設計創意無法保護，設計法規沒有限定，設計競價無序，商家廠家缺乏契約精神，設計知識產權無法保護契約，新設計新技術缺乏情趣，設計同質化嚴重……（四）設計教育落后現有設計模式傳統、設計教育落后，設計知識體系缺乏更新、進化，知識性重復訓練、模仿性傳統方法制約了學生創造性情感思維的發展，設計師終身教育觀念的缺失阻礙了設計師的可持續發展，設計知識與設計人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴重。
三、AIDesign發展迅猛
目前傳統藝術設計已經發生智變，使設計更美更快更簡單。人工智能藝術與設計已經一定高水平，如果設計師仍停留在傳統設計水平，就會受到來自機器的“威脅”。但也不全會，除了“創意”部分讓機器無可奈何，人類設計師與機器的競合中，我們要轉變方向注重數字移動媒體策劃與設計、移動媒體用戶需求挖掘、數字移動媒體需求文檔的撰寫、數字移動媒體優化、數字移動媒體UI界面設計、H5設計、App設計、UE用戶體驗設計、虛擬移動媒體設計、信息交互設計等媒體智能設計新技術。高品質藝術、設計依賴于混合增強智能技術。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態變動態、一鍵設計字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經實現了的AI功能。華為Mate20手機3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢動作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設計生產力的前景。同時MIT研發的工業產品AI設計系統即將面世。主要產品體現如下：
（一）AIVD人工智能視覺設計
AI集成化的成熟產品，比如Adobe系列的產品，軟件低層融入AI技術，更好更快地創作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設計的底層技術，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動配色方案、基于線稿自動上色、自動校正手繪圖形等。
（二）AIPD人工智能產品設計
Adobe人工智能鞋包設計、IBMWatson智能設計服裝、Autodesk智能設計汽車等。
（三）AISD人工智能空間設計
Prisma智能風格化設計、Autodesk建筑智能生成設計、ZahaHadid參數化設計等產品。
四、設計人工智能教育的發展動向
未來，人工智能教育會加速發展，老師不會被AI取代，但不用AI的老師一定會被取代；未來，老師不是簡單地傳授知識，而是通過言傳身教的溝通交流，對學生進行激勵、鼓舞，成為人類靈魂的設計師；未來，AI將實現規?；蛡€性化間的平衡，帶來了一種學生易學、教師易教的解決方案；未來，老師作為教學過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運用AI技術進一步提高師生教與學的體驗和教學效率。當務之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發展，通過學習AI技術了解人工智能的發展情況，從而改變老師的教育教學觀念和教學方法，引領高品質教育的未來。在未來教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機協同說大多數觀點是：未來，教師將與人工智能協同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應偏重于培養學生的核心素養。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財富的不同，人與人之間的差距主要來自學習能力的不同。這種差異會加劇不平等，在未來，這種趨勢將會進一步加強。應對人工智能時代，教師除更新教育教學觀念、轉變角色、改革教學模式和方法外，必須堅持終身學習，教師的終身學習，不僅要學習Python之類的AI編程技術，更需要增強對，限于時間和精力有限，分別將有關AI知識技能分為三類，以適應設計人工智能的技術更迭和“一專多能”。
五、結束語
人工智能培養方案范文2
關鍵詞：人工智能；專家系統；Prolog；面向人工智能
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
人工智能(AI)是計算機科學的一個重要分支，同時也是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上，主要是研究如何用計算機來模擬人類智能，即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”，本課程重點闡述這些方法的一般性原理和基本思想，使得計算機能更好地為人類服務。
2 人工智能課程體系
人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法，其中包括狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等；搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。
人工智能的研究課題主要包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，以及計算智能技術等。
經過筆者調研發現，目前在本科高校絕大部分將“人工智能”課程性質設為專業選修課或專業必修課，而在高職院校相關專業基本上不開設此課程，但是在具體實踐教學過程中發現，在其它專業課程的教學過程中也會與人工智能理論或技術相結合，比如數據庫技術、信息系統安全方面等領域，當講到相關課程，同時會結合人工智能的理論，授課過程中發現大部分同學對該課程很有興趣。
本課程在我校計算機科學與工程學院作為一門專業選修課開設，總學時數為：60(其中理論學時為36，實驗學時為24)，隨著計算機技術的不斷更新發展，人工智能的應用領域也變得越來越廣，因此，人工智能(AI)這個學科已不再陌生，很多學生對其充滿興趣和好奇，所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數，另外結合我校的實際情況，部分理論或實驗又可以與農學、生命科學系等其它專業結合起來而應用。
3 人工智能理論教學實踐
多年以來，人工智能獲得很大的發展，已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視，成為一門廣泛的交叉和前沿科學，但是直到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義，要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義尚有困難，其現有的一些定義多數是立足于各自的專業而定義的，存在片面性。
同時“人工智能”是一門交叉性的學科，其主要涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科，所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強，與此同時需要學生具備較好的數學基礎和較強的邏輯思維推理能力等特點，從而形成在教學實踐中老師講得吃力、學生聽得吃力的局面。盡管在多年的研究和教學過程中筆者已積累了一些經驗，但是對于如何把握好這門課程的特點，激發學生的學習興趣和熱情，幫助學生更好的理解和應用這門課程，目前仍然有很多問題需要研究和解決。
針對“人工智能”課程相關內容比較抽象，公式推導比較繁瑣等特點，教師除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及合適的教材外，還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學，因此在實踐教學中，筆者經常會配合教學內容，充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢，結合多種教學方法與手段去組織整個教學過程。例如：在講述搜索推理技術時，使用一些小的演示軟件，將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來；而在講專家系統相關理論知識時，尤其是各種類型的專家系統，利用互聯網上的一些在線視頻資源為例，給同學進行詳細講解，通過具體的案例來進行專項知識點的講解及實現與應用；在自動規劃這一章，給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人，通過這些形象生動、行為舉止高仿真的機器人來給學生講理論，這樣學生通過親自觀看視頻資源，不僅可以拓寬知識面及視野，同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距，不斷糾正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識；另一個方面也可以同時激發學生們的學習興趣熱情和積極性，俗話說：“興趣是學生最好的老師!”這一點在課堂實踐教學中得到驗證，得到廣大同學的認可和贊同，整個教學課堂不再那么單調枯燥乏味，基本可以達到在娛樂輕松的氛圍中學習專業知識，同時再整個教學過程中，師生互動機會增多，學生不再是被動地接受知識。
4 實驗教學實踐
4.1 客觀存在問題
本校開設“人工智能”課程，主要是面向計算機專業的大學三年級的同學，同時作為一門專業選修課而設，理論課程為36學時，而實驗學時24學時；與此同時經過對其它兄弟院校的調研發現，很多高校雖然也是設為專業選修課，但建議學生們都去學習這門新學科，從而為今后的專業知識及具體應用打下一定的基礎；當然在調研中也發現，部分本科高校雖然開設了“人工智能”課程，但是僅是純粹理論教學，從一定角度來講，理論原理是前沿，但是由于太過于抽象，而且空洞、難以理解，多數同學反映學習效果并不理想，有關具體理論部分的具體實現仍然不解。
本科高校一般都嚴格按照培養方案進行科學設置，同時各個學校根據本校人才培養方案分配各門課程的學時。由于現在我國的教育提倡注重對學生動手能力的培養，培養綜合型、應用型人才，因此筆者再結合實踐教學經驗及對學生的調研，發現“人工智能”課程除了要進行理論方面的講解外，還應注重實驗教學。此外，在高職院校的培養方案中，側重加強學生的動手能力的培養，也建議將此課程列為開設的范圍之內，而在實驗學時上可以安排相對多的實驗學時，在了解“人工智能”理論的前提基礎之上，主要進行相關理論的具體應用與實現，通過這樣的教學安排，可以提高學生的實踐動手編程能力，例如圖1，專家系統的知識庫、工作存儲器及界面的設計與實現。
人工智能培養方案范文3
摘要：“智能超媒體網絡教學系統”是使用快速自然語言處理系統、概念提取和排序、個性化信息歸檔、管理和標簽管理等新一代網絡和人工智能技術的教學系統。本文主要討論在向大學本科學生提供緊跟國際前沿技術發展的“智能超媒體網絡教學系統”(工程實訓和畢業設計平臺)的基礎上，創造一種全新的課程教學模式。該項目研究為西安交通大學城市學院第一輪科學研究課題，已取得階段性研究成果并開始實際應用。
關鍵詞：數字媒體；超媒體；網絡；教學系統
中圖分類號：G642
文獻標識碼：B
1項目目標
按照高等院校的學生實際學習狀況以及日益嚴酷的就業市場前景，試圖以計算機網絡課程教學中已初步進行的一些課程教學模式的改革為基礎，提出設立“智能超媒體網絡教學系統”，加強學生實踐能力和創新培養，以進行本科院校課程教學模式的改革和探索。
主要目標是在向學生提供緊跟國際前沿技術發展的“智能超媒體網絡教學系統”的基礎上，創造一種全新的課程教學模式。
為解決日益嚴重的信息超載問題，使用全新的 “Web-based教學”在線教學模式和高級人工智能軟件，向學生介紹和組織互聯網上感興趣的資料，讓學生更快地找到想要的信息，并且從大量的數據中，發現對個人來說重要的信息。
項目以培養大學生創新能力和實踐能力為重點，通過使用網絡教學和輔助教學系統，增強自主學習的興趣，學會工程化的設計方法。在實際工程設計練習的同時，也可使學生應聘時展現本人技術實力和工作經驗，為就業創造良好的機會。
課程改革增加專門的工程設計的實訓課程，將學生置入與實際工作環境類似的工程設計團隊，以模擬招投標項目環境為背景，自主選擇課題，進行職務角色分工，在教師指導下，參考預置的類約1000M實際項目資料以及人工智能設計工具和個性化智能數據庫查詢系統隨時收集的最新資料，按標準化，規范化的實際工作流程，進行項目調研，用戶系統分析，技術方案設計，最后形成可實際用于工程實施的完整技術解決方案，設備與工程預算，招投標文件，項目實施演示PPT文檔等。
2解決的主要問題
需要解決的主要是大學生創新能力、實踐能力和可持續發展能力的培養。
(1) 構造一種智能化、全球化的網絡教學平臺――“智能超媒體網絡教學系統”。
(2) 使用上述系統，學生可以在學院內完成高水平的項目實訓和畢業設計。
(3) 學生可了解和親手實踐了解國際最新的超媒體技術和產品知識。
(4) 學生可在建成的輔助教學系統平臺上完成全部系統設計，為考取國際認可的工程師認證打下堅實基礎，促進學生就業。
(5) 學生可完成完整的技術解決方案，招投標文件，在學生應聘時展現本人技術實力和工作經驗，為學生就業創造良好的機會。
3項目研究在國內外同一領域的現狀與趨勢分析
3.1現狀
在知識經濟的新形勢下，一種全新的教學模式“Web-based教學”已經在逐漸開始興起并不斷的發展壯大，然而目前國內的網絡教學和輔助教學系統只是使用了Web-based教學的形式，仍然算不上真正意義上的網絡教學，不能脫離傳統的教學模式自建一個完善的教學系統，只能算是傳統教育模式的一種補充。
基于這種情況，本課題組開始進行“超媒體網絡教學”課程教學模式的改革探索。通過近一學期的前期實驗，已經取得相應預期教學效果。
已參加實訓的三個班級200多名同學共組成28個團隊小組，分別模擬了28個公司，以西安交通大學城市學院北郊新校區為工程設計環境，參與了學院校園網，校園無線局域網，學院數據網絡中心，校園網通信平臺，行政樓網絡集成，辦公自動化系統，數字化圖書館管理系統，數字校園智能監控網絡，內網安全解決方案，大學視訊系統等項目的計算機網絡工程設計。
所有團隊均按預定教學計劃在規定時間內完成了項目立項報告、全套招標文件、全套投標文件(包括概要設計，草圖，設備清單，信息點統計表，技術方案詳細設計與技術方案圖紙，設備報價清單，投標技術方案，投標評審會演示PPT等文檔)，并最后參加模擬投標會議和方案優選匯報會。
3.2趨勢
目前，國內外教育界已開始研究真正意義上的網絡教學和輔助教學系統。主要趨向是向智能化、全球化的網絡教學方向發展。
國外較早就有人研究具有智能性的計算機輔助教學系統。近年來，有人提出了智能超媒體教學系統的要領，就是將人工智能技術與超媒體的信息組織、管理方式結合在一起而形成的智能型信息處理技術。
在智能超媒體教學系統中，可以利用超媒體提供的友好界面來激發學生的學習興趣和學習動機，同時還可以利用超媒體向學生提供圖文聲像并茂的解釋信息；而超媒體模塊則可利用知識推理技術實現教學內容和教學策略的適應性控制，對學生進行有針對性的指導。當前，智能超媒體教學系統的研制和開發已成為網絡教學應用領域中的一個重要的前沿課題。
4項目研究的重點
4.1課程教學模式的創新和發展
對在實訓中將學生作為模擬企業的員工，嚴格按企業化模式進行管理，通過課程實訓，完成貼近實際應用的工程化網絡系統設計，以取得實踐經驗的教學模式進行重點研究，并盡可能開發出更新的課程教學模式。
4.2智能超媒體教學系統核心技術的理論研究
進行核心專利技術研究；算法研究及技術框架設計；軟件總體規劃及詳細設計。
4.3智能超媒體教學系統軟件開發和應用研究
進行驗證及軟件程序編碼；進一步進行超媒體課程應用研究；同時考慮研究將系統平臺應用于其它學科的教學模式改革。
5項目研究的創新點
(1) 在課程教學過程中結合實訓和畢業設計，使用模擬公司工作崗位和招投標場景對學生進行工程化訓練。
(2) 教學系統核心使用“主題聚類發現引擎”技術。按用戶提出的個性化需求進行主題發掘，人工智能知識排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內容發現與聚合的優化搜索引擎。
(3) 在系統內部數據庫提供1000M實際項目資料(包括招投標文件范本，工程實例，技術方案范本，設備產品，工程預算范本，PPT演示文檔范本，日報-周報范本等分類數據庫)以及相關人工智能設計工具和個性化智能數據庫查詢系統。網上搜索和用戶PC機上的信息搜索集成一體。
(4) 向全球化的網絡教學方向發展，使用語意分析，自主學習，及WEB 2.0環境中的信息挖掘和超前數據庫處理技術，將最適合每個用戶的需求的相關信息情報資料進行人工智能處理后即時推送給用戶，主要解決了用戶在網絡時代被超量信息所淹沒，無法在最短的時間內檢索查詢到自己所關心的相關信息的問題。
6項目研究的方案設計
6.1研究思路和技術方法
在項目研究上采取的研究思路和技術方法是：
(1) 使用WEB數據庫、中間件和網站設計工具等構造三層架構的網絡應用系統。
(2) 使用先進的搜索引擎和信息獲取技術取得大量實訓和畢業設計所需要的基礎資料。
(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技術進行個性化搜索及計算機輔助設計。
(4) 在網絡化的基礎上提供人工智能實訓和畢業設計工具和個性化智能數據庫查詢。
6.2研究階段
第1階段：智能超媒體教學系統核心技術的理論研究；
第2階段：軟件總體規劃及詳細設計；程序編碼；
第3階段：課程教學模式的創新研究；教學系統驗證試驗；
第4階段：智能超媒體教學系統應用研究。
6.3技術方法和路線
(1) 技術目標
研究開發個性化RSS主題聚類發現搜索引擎產品，進而形成一種按用戶提出的個性化需求進行主題發掘，人工智能知識排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內容發現與聚合的優化搜索引擎產品。
(2) 技術內容
主題聚類發現引擎是一種按用戶提出的個性化需求進行主題發掘，人工智能知識排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內容發現與聚合的優化搜索引擎。
主要解決了用戶在網絡時代被超量信息所淹沒，無法在最短的時間內檢索查詢到自己所關心的相關信息的問題。大約可增加搜索查詢速度幾十到一百倍，并引導用戶找到最適合自己的信息。
主題聚類發現引擎的技術核心可以按不同技術層面裝入網站服務器，企業服務器，個人計算機形成以下不同用途的產品：
(1) 學校大型Web2.0環境網站RSS主題聚類發現搜索引擎
(2) 院系專用數據處理及信息挖掘優化搜索引擎
(3) 學生個人用戶個性化專用信息挖掘優化搜索引擎。
(4) 設備價格比價搜索網絡門戶(可應用于計算機，電信，電子等不同領域)
6.4技術方法和路線
使用語意分析，自主學習，及WEB 2.0環境中的信息挖掘和超前數據庫處理技術，將最適合每個用戶的需求的相關信息情報資料進行人工智能處理后即時推送給用戶。
部分技術方法摘要描述圖示如下：
圖1顯示了本項目高級檢索程序的實現。
圖2顯示文件組織系統的實現。
圖3顯示智能助理個體的實現和用知識庫來發現和確認聯想的例子。
智能檢索挖掘系統運行于最終用戶PC機上，包括Web server部分。系統采用類似B/S架構。利用IE插件開發技術，截取用戶發送的Web請求信息，并由插件發送到Web server，由Web server實現相應的功能，最后通過分析提取處理相關信息，返回IE插件進行顯示。Web server采用 + Apace進行開發。
7理論及實踐意義
本項目的實施主要是為了進行“計算機網絡”課程學科教育的教學改革研究與實踐；其目的是全面推進素質教育，重點培養大學生創新能力、實踐能力、創業能力、就業能力和可持續發展能力。
其主要意義是：
(1) 計算機網絡課程是計算機專業，信息管理專業，電信專業的骨干專業課程，建設實訓和畢業設計的智能超媒體輔助教學系統對促進教學和學科建設有重要意義。
(2) 實訓和畢業設計輔助教學系統可在學生進行課程實訓和畢業設計時提供人工智能設計工具和個性化智能數據庫查詢，以便學生完成高質量的畢業設計，同時通過課程實訓完成貼近實際應用的工程化網絡系統設計，取得實踐經驗，為就業作好充分準備。
(3) 技術先進的實訓和畢業設計智能超媒體輔助教學系統可提供學習現代計算機網絡技術的良好平臺，增進教師學識水平，同時促進了教學水平的提高。
8推廣價值
(1) 項目中涉及的學科教學模式改革研究成果可在有相似應用需求的本科院校，高職高專推廣應用。
(2) 智能超媒體教學系統軟件可以在相似的計算機專業，電信，信息管理，電力，能源，機械制造以及各類工科專業推廣應用。
(3) 教學系統核心使用的“主題聚類發現引擎”技術可以按不同技術層面裝入網絡服務器或個人計算機形成以下不同產品，如企業專用數據處理及信息挖掘優化系統，個人用戶個性化專用信息挖掘優化軟件。
參考文獻：
人工智能培養方案范文4
當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導學生閱讀應用研究文獻
高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。
實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。（二）安排學生對經典算法程序進行實驗
與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。
在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。
學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。
例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。
（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新
畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。
人工智能培養方案范文5
一、人工智能應用于稅收征管的必要性分析
1.優化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務部門的納稅服務有網絡和辦稅服務廳兩種方式。利用人工智能技術，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務機構仍可以使用人工智能系統。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務服務機器人提供自助稅收服務、發票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務，也受到了公眾的好評。2.實現稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內建立了信息收集系統。政府應建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務辦公系統，運用人工智能技術分析大數據，連接各稅務機關的信息，整合分散的資源并重新開發一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關性，確保信息的對稱。3.創新檢查手段，兼顧公平速度質量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務的興起，納稅人收入來源的不明確和生產模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務部門應依靠人工智能技術，建立稅收風險的預防和控制系統，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統過濾后，發送給不同的部門進行監控和定期檢查，從而遏制不法行為發生。5.節省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應用于稅務審批事務。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。
二、基于人工智能應用稅收征管的障礙因素
1.人工智能技術的發展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關，但稅收人工智能技術還存在技術方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統的專家系統。計算機經過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務專業知識+稅務專家經驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統的技術支撐，人工智能應用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務專業中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現。另外，在稅收征管領域，人工智能廣泛應用之后，普通稅收專業人員的數量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發票業務等可以輔以人工智能系統。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發展的重要成因。3.適應智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應用和數據的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權利。目前，我國還沒有關于“人工智能數據的應用和保護”的規定。建議從法律條文上體現對公民的隱私保護。
三、完善人工智能應用稅收征管的對策
人工智能培養方案范文6
現在更多的人相信，人工智能可以很好地造福人類，機器學習能夠很好地幫助人們解決工作和生活上的難題。
人工智能前景廣闊
IDC的一份報告顯示，認知計算和人工智能解決方案市場在2016年到2020年的年復合增長率將達到55.1%，認知計算和人工智能在各行各業中的廣泛應用將推動其全球收入從2016年的近80億美元增加到2020年的470多億美元。
Gartner副總裁兼資深研究員大衛?卡利（David Cearley）在2017年重大技術趨勢預測會上表示：“應用人工智能和高級機器學習實現了一系列的智能應用，包括物理設備（機器人、自動駕駛汽車、消費電子產品）、應用程序和服務（虛擬個人助理、智能顧問）?！笨ɡf，這些應用將以不同于以往的智能應用程序和智能產品的形式呈現出來，并為各種各樣的網絡設備、現有軟件和服務解決方案提供嵌入式的智能。
Gartner執行副總裁、研究主管兼資深研究員達爾?普拉默（Daryl Plummer）在預測2017年重大技術趨勢預測會上表示，到2020年，更智能的算法將會讓人工智能改變全球10多億工作者的狀態。
在Gartner的的十大2017年重大技術趨勢預測中，人工智能相關技術占據了前三名的位置，可見其技術的重要性。他們分別是：人工智能和高級機器學習、智能應用、智能產品。
第一，人工智能和高級機器學習。人工智能和高級機器學習由很多技術（比如深度學習、神經網絡、自然語言處理）組成。Gartner認為，更先進的技術將超越基于規則的傳統算法，創造能夠理解、學習、預測、適應甚至有望自主運作的系統，從而讓智能機器顯得更加“智能”。
第二，智能應用。像虛擬個人助理這樣的智能應用程序可以發揮人類助理的某些職能，讓人們的日常工作變得更加容易（比如對電子郵件進行優先級排序），提高用戶工作效率（通過突出最重要的內容和互動）。虛擬客戶助理等其他智能應用程序更加擅長銷售和客服等領域的任務。Gartner認為，這些智能應用程序有潛力改變現在人們的工作性質和職場架構?！拔磥硎?，幾乎所有的應用程序、服務都將包含某種程度的人工智能。人工智能和機器學習在應用程序和服務方面的應用將不斷發展壯大，這將成為一個長期的趨勢?！贝笮l?卡利舉了一個麥當勞的案例，“麥當勞生產漢堡，智能應用每分鐘通過照片分析超過1000個面包來檢查其顏色、形態和芝麻分布狀況，從而不斷自動調整烤箱的溫度和烘烤時間，可以大幅減少人工成本，并保證高質量。”
第三，智能產品。智能產品是指超出了剛性編程模型范疇的物理實體，通過應用人工智能和機器學習來實現高級行為，并與周圍環境和人類更加自然地交互。
目前，日本長崎的Henn-ne賓館已經開始使用10臺類人機器人進行迎賓服務，代替了原來預訂柜臺的所有服務員。隨著無人機、無人駕駛汽車和智能家電等智能產品的不斷普及，Gartner預計各自為政的智能產品將轉變為相互協作的智能產品。
更智能的汽車
雖然去年出現了特斯拉智能駕駛系統出現故障造成交通事故這樣的新聞，但是理論上講，人工智能應用到汽車領域，實際上可以大幅度降低交通事故發生的概率。
斯坦福大學報告顯示，自動駕駛汽車不僅能減少因交通事故導致的人員傷亡，還能改變人們的生活方式。在通勤途中，人們可以把更多的時間用于工作、娛樂，而不只是關注復雜的、讓人懊惱的交通狀況。
不過，現階段也有不同的聲音。“即便有時候顯得很多余，但人類還是要在自動駕駛汽車方面擁有一定操控權。所以即便是自動駕駛汽車也要安裝一個方向盤，以便司機必要時可以掌管車輛。但安裝了方向盤又意味著人類的完全掌權，即司機坐在車里也要隨時保持清醒并進行觀察，時刻準備好接管車輛?！盙artner副總裁布萊恩?樸恩泰斯（Brian Prentice）在一次研討會上表示，“這樣一來，不僅抵消了自動駕駛相較于人類駕駛的大部分優勢，也讓人類司機從之前的積極操控汽車變為了被動監控行車隱患?！边@個爭議其實也是所有智能汽車項目所必須要面對的挑戰。
布萊恩?樸恩泰斯表示：“智能汽車可以對周圍環境做出反應，但智能汽車對周圍環境是否真正理解了？周圍環境對于智能汽車來說是完全不可控的一個因素，不是通過建立模型就能進行學習了解的一種事物?！?/p>
“τ諮蟹⒅悄芷車技術的團隊而言，他們所面臨的挑戰就是要找出哪些事物或因素是智能汽車所能控制的，然后對它們的能力培養也就限定在這一范圍之內即可?！辈既R恩?樸恩泰斯表示，“全自動汽車的愿望是不可能變成現實的，任何汽車制造商都做不到這點，但朝著這一方向努力將會推動一些汽車行業更務實的進步，如汽車的機器學習技術將提升汽車的安全性和讓汽車在處理一些狀況時更具有經驗?！?/p>
在聯網汽車方面，Gartner預計到2020年，聯網汽車的銷量將達到6100萬輛，是2016年的4倍以上。Gartner定義的聯網汽車是通過嵌入式通信模塊或移動設備接入互聯網，為用戶提供內容和服務，從車中傳送數據，實現遠程監控或管理車內系統。
Gartner的報告顯示，從2016年到2020年，聯網汽車將推動情景信息的需求增長150%。Gartner研發總監詹姆斯?海恩斯（James Hines）表示：“汽車越來越自動化，也將配備更多的感測技術，例如行車記錄儀功能和雷達系統等。許多汽車將利用影像偵測功能來辨識附近的物體并對其進行分類，以便實現更加復雜的反應甚至更自主的駕駛。”
為了使汽車變得更加自動化和環保，2016至2020年間需要逐年在汽車內增加5%的嵌入式處理功能，比如即時攝影機和傳感器，從而實現主動車距控制巡航系統、防撞與車道偏移警示系統等自動化駕駛功能。
回到現實中，在今年CES上，百度聯合北汽展示了智能汽車解決方案。百度智能汽車自動駕駛解決方案目前已經可以做到全系統的低成本、可量產。借助百度人工智能的優勢，從雷達、攝像頭等傳感器的數據收集，再到高精度地圖等基礎設施，都實現了成本的大幅降低，尤其是在高精度地圖方面。
目前，百度高精度地圖的自動化生產程度可達90%以上。地圖生產通過多傳感器校準和深度學習結合，實現全程自動化，人工操作僅為最后的人工校驗，確保高精度地圖繪制過程準確可靠的同時，降低了人工成本與時間成本。
百度高精度地圖將絕對精度控制在0.6m范圍以內，在相對精度范圍內實現了厘米級定位。通過幀內關鍵點檢測和點云拼接、路面提取等技術的運用，百度自蛹菔幌低晨梢遠曰だ嘎費?、标诸i晗吆駝習物等道路物體達到99.67%的識別準確率，從而實現對直道、彎道、車道變化和寬度變化的監測，這一系列行為的定位、偵查計算，甚至比有人駕駛更加安全可靠。值得一提的是，百度高精度地圖還接入了Learning Map平臺，依托多源感知數據處理、云服務中心和數據中心，可使百度高精地圖具有智能化的自學習能力，無需人工采集就可以實現更新。
百度智能汽車還提供了包括車聯網HMI人機交互系統。這其中就包括CarLife、CoDriver、MyCar和AutoMap四大產品。這些HMI車聯網產品雖然功能側重不同，但卻搭載著同一人工智能應用――語音識別技術，為用戶提供獨特性、開放式、創新性的智能化場景應用體驗。
語音識別技術是百度智能汽車HMI人機交互系統帶給用戶最直接的智能行車體驗感知。以定位“智能語音副駕駛”的CoDriver為例，基于百度的語音技術、自然語言處理技術，用戶無論是進行對話，還是指令，其順暢、快速的識別和響應，都讓用戶感知到身邊存在一位知心且貼心的智能機器人。
在百度智能汽車與北汽進行的戰略合作中，百度智能汽車就將對北汽多款車型進行CarLife適配，從而實現智能汽車的基礎車聯網升級。通過采用CarLife，達到智能手機與車的互聯，駕駛者可以使用智能語音操控汽車地圖和在線音樂等智能化汽車服務。百度智能汽車CarLife目前已與60家車企的150余款車型進行了適配。
隨著用戶的廣泛使用，所有的智能汽車都會產生大量的數據，百度智能汽車大數據也衍生出價值極高的大數據服務產品。比如，通過對車主用戶數據、車輛實時駕駛數據和道路地理信息數據等進行分析，百度智能汽車可以向汽車企業提供精準營銷、車輛設計、用戶服務管理體系等大數據服務。而車企可以依據這些數據，找到用戶的需求點，研發出用戶真正需要的產品和功能。
在國外廠商方面，NVIDIA聯合創始人兼首席執行官黃仁勛與奧迪美國公司總裁斯科特?科奧格（Scott Keogh）共同在CES開幕主題演講中表示，未來的奧迪車型將使用深度學習解決復雜的駕駛問題。雙方第一階段的合作將著重于NVIDIA DRIVE PX自動駕駛汽車人工智能平臺。NVIDIA DRIVE PX平臺使用經過訓練的人工智能神經網絡來理解周圍環境，并確定安全的行進路線。
“NVIDIA是使用深度學習人工智能技術促進交通運輸行業變革的先鋒?！?黃仁勛在演講中表示，“奧迪采用我們的DRIVE PX2人工智能汽車計算平臺，將加快新一代自動駕駛汽車的生產，進而加速我們邁向未來更高駕駛安全性和新型移動服務的步伐。”
“奧迪用戶追求頂尖的性能和技術?！?斯科特?科奧格表示，“因為我們對更安全的道路有著共同的追求。奧迪和NVIDIA的合作將擴展至深度學習和人工智能領域，從而以更快的速度將更高程度的自動化送上道路?！?/p>
奧迪Q7的自動駕駛演示活動成了本屆CES上的亮點之一。乘客在無人駕駛的情況下，可以放心地坐在車輛的后排座位上享受旅行。這主要得益于奧迪Q7采用了NVIDIA DRIVE PX平臺，并運行了NVIDIA Drive Works軟件。奧迪Q7的深度神經網絡NVIDIA PilotNet可以識別和理解車身周圍的環境，安全地駕駛前行。演示過程中，路線會隨時變更，車輛會通過各種情形的路面，有的帶有標識，有的則沒有任何車道標識，途中還會遇到需要繞行的模擬建筑區。
黃仁勛在主題演講上描繪了人工智能將如何預測駕駛員需求的場景：用戶早晨驅車前往辦公室，車庫大門自動打開，根據用戶個人習慣調節空調溫度，到達單位；晚上回家，同樣的場景再次出現，而且汽車能夠理解并回應用戶自然會話語言的需求。
NVIDIA和奧迪的聯姻結晶包括讓人眼前一亮的奧迪MMI導航系統和奧迪虛擬駕駛艙。目前該系統已經應用于奧迪Q7、奧迪A4、奧迪TT等，涵蓋SUV、轎車和跑車等領域。未來幾個月，奧迪還將推出集成NVIDIA硬件和軟件的新款A8。得益于zFAS（奧迪中央駕駛輔助控制系統），新款A8將成為全球首款配備擁堵駕駛系統（Traffic Jam Pilot）的自動駕駛汽車。
這里有必要解釋一下zFAS。zFAS是一個軟件與硬件結合的系統，它的長距離雷達可以獲取前方250米的交通狀況，激光掃描儀能捕捉到前方80米距離的高清晰畫面，紅外線照相機能夠識別黑暗中的行人和動物，超聲波傳感器能夠探測汽車周圍的情況。通過這些傳感器，zFAS可以在汽車行駛過程中實時獲取各種數據，在瞬間對大量的數據進行分析，從而實現代替駕駛員操控汽車。即使是在空間狹窄的停車場，zFAS也可以實現自動泊車，還可以利用智能手機通過遠程操作的方式將汽車駛離停車場。而且一旦汽車進入擁擠的堵車路段，它還可以實現緊隨前車的自動駕駛模式。
更智能的家居
科爾尼的報告顯示，中國將在2020年前成為亞洲最大的智能家居市場。到2020年，全球智能家居的整體規模將由目前的100億美元增長至500億美元，并有望在2030年激增至4000億美元。到2030年，亞洲智能家居市場銷售額將超過1150億美元，占據全球市場25%以上的份額。
中怡康的數據顯示，2017年，智能家電生態將會成為行業主流，預計智能電視的零售額滲透率將達到93%；智能白電的零售額規模達到709億元，零售額滲透率將達到23.9%。
科爾尼合伙人、亞太區通信與電子業務負責人道博斯坦（Nikolai Dobberstein）表示：“近年來中國已經成為全球增長的關鍵推動力之一。首先，國家整體經濟的快速增長帶來家庭收入水平增加；其次，中國成為全球最大的互聯網市場。這兩大因素將讓中國成為亞洲乃至全球最大的智能家居市場之一。”
道博斯坦J為，中國已經擁有完善的設備和技術生態系統，能夠加速智能家居行業的發展。騰訊、百度和阿里巴巴等本土技術巨頭，以及小米和海爾等已經在生產智能家居產品的本土設備制造商將成為行業的主要推動者。但是由于牌照和審查制度等原因，國際技術公司很難打入中國智能家居市場。
報告指出，四個重大的變化趨勢使得聯網智能家居在亞洲成為現實，同時，這四大趨勢將加速智能家居市場的進一步擴張。
首先是互聯性和智能化。智能手機在技術和處理能力方面的進步大大提高了家居設備的互聯性。大數據和人工智能的采用，讓部分應用能夠迎合用戶的需求和期望，使得家居生活日益智能化。
其次是互操作性。隨著不同制造商生產的產品之間的互操作性不斷增強，智能家居應用在消費者中逐漸普及。產業聯盟為標準化協議和開放平臺所做的努力使得智能家居生態系統不斷完善。
再次是產品成本。幾乎各類家居設備都已經是自動化產品，有80%已經實現了智能化并且在市面上可以購買。隨著關鍵技術和部件的成本下降，智能家居設備如洗衣機、冰箱和門鎖等的價格也將更加親民。
最后是全新盈利模式。智能家居應用正在與更廣泛的網絡相聯，從而連接生態系統內的所有企業，催生全新的盈利模式。例如帶有液晶顯示器的聯網冰箱可以通過線上廣告帶來收入。
智能家居市場為行業內的所有企業都提供了寶貴機會，但是要取得成功，必須要同時具備幾個關鍵的因素，包括平衡本地和全球戰略，從產品導向快速轉變為服務導向，找到正確的合作伙伴，整合智能家居集成平臺。
隨著智能語音市場的不斷擴容，在眾多智能家居產品中，語音助手成了行業內的關注熱點?？梢哉f，現階段智能語音是人工智能巨頭間的必爭之地。谷歌和亞馬遜正在開發的新技術，讓用戶可以獲得更好的體驗。除此之外，微軟、蘋果都在積極拓展其生態系統，三星、臉譜等巨頭也在進行知識儲備。
Gartner預測，到2018年，30%的人機交互通過自然語言完成。百度首席科學家吳恩達認為，語音搜索準確率從95%提高到99%，是人機交互應用爆發的轉折點，到2020年，至少50%的搜索將是語音搜索?？梢哉f，自然語言交互就是下一代的人機界面。未來，人工智能與家居行業的融合，將為人們帶來全新的體驗。
以人們最常用到的家電空調為例，現在已經在市面上進行銷售的智能產品非常多，比如可以對用戶的使用習慣和周圍空間進行認知，并通過云網絡連接到設備的傳感器和攝像頭收集數據，借助非結構化數據進行學習的LG空調；具備自動清潔功能、能夠通過Siri控制、能自學用戶行為習慣、記錄分析能耗情況并自動調整運行模式的海爾空調；基于騰訊物聯云技術，通過手機QQ控制家電運行狀態的美的空調。
美的集團近日了其“智能+”戰略，推出了“i+智能”系列產品計劃，要讓各個設備實現互聯的同時也具備智能交互等功能，以實現家電設備的互聯互通、智能學習。四川長虹近日也了人工智能電視長虹CHiQ（啟客）。這款電視基于完善的技術邏輯與大數據運營，實現了自然語音交互、深度學習和應用軟件自動迭代等系統能力的整合。
長虹認為，CHiQ人工智能電視在認知層面取得了重大突破，基于長虹自主研發的Ciri+語音平臺，實現了以人為中心的高效語音交互協同和語義識別與理解。語音識別率達到97%，人與電視的自然語音交互距離達到30米，即用戶在家中任意角落都可以用語音和電視交互。
更智能的交互
最近，美國佐治亞理工學院（Georgia Tech University）的學生們十分驚訝地發現，他們樂于助人的助教居然一直是一個機器人。盡管在使用初期遇到一些困難，但是現在機器助教回答學生們問題的正確率高達97%。佐治亞理工學院的研究發現，學生們退學的主要原因是缺乏支持。因此，他們設計了這款機器助教。
有了人工智能，人們的學習方式會發生改變：速度不同，起點不同。人工智能將會把人們引入未來，人們會以更個性化的方式學習。世界上沒有任何一個教育體系能為每一個孩子都配備一個家庭教師，而人工智能可以滿足這一需求。
微軟現在做的事情和美國佐治亞理工學院類似，不過他們的愿景更加宏大――構建跨越媒介、應用、服務與基礎架構的真正的人工智能系統?！拔覀円恢痹谂崿F技術全民化。有了人工智能，我們便可以通過以下兩種方式來實現這個目標：一種是將其融入像Office 365這樣的產品中，另一種是構筑一個平臺，讓其他人也能在此平臺上開發產品和不斷創新?！?微軟全球執行副總裁沈向洋博士表示。這個平臺被稱為微軟認知服務，它包含了25個應用程序接口，可以提供諸如語音、語言、知識和搜索之類的智能功能。
當前，我們正處于向計算領域下一代主流平臺進軍的早期階段。由于人工智能領域所取得的一系列重大進展，新一代平臺將以對話這一人類最自然的行為為核心來構建。新的時代正在到來，人機交互的方式將從過去人類操作計算機的時代進入到讓計算機了解人類和人類的動機并積極予以回應的新時代。
對話，一方面是強調完成任務、提升生產力，另一方面是情感連接。要想真正實現人工智能，就必須從兩個方面同時發力。
微軟的長遠戰略是，像小娜（Cortana）這樣的應用不但要有智商，還要有情商。基于這一理念，微軟再次進行創新，Zo到來了。
Zo是一款社交聊天機器人，她是基于微軟在中國和日本大獲成功的人工智能社交聊天機器人小冰與凜菜而打造?，F在，你可以在Kik社交平臺上與她交談，就像和人類朋友聊天一樣。未來，微軟計劃將Zo擴展到其他社交平臺，例如Skype和Facebook Messenger。
Zo是利用海量互聯網社交內容構建而成的。她從人類互動行為中學習，以便從情感與智能角度做出響應，提供獨特的觀點，并懂得禮節與表達情感。但是她同樣還有強大的核對與平衡機制，以保護自己免遭不當利用。
微軟在描摹人工智能與對話計算的前景時，還有一個很重要的部分是應用所扮演的角色，比如小娜。現在，在全球13個國家和地區，有超過1.45億人正在使用小娜。小娜可以沒有限制地跨平臺、跨各種連接設備使用。
微軟認為，每個人都應該擁有自己的個人助理，以便在我們奮力打拼的同時，幫我們處理好一切問題?！耙獙崿F這樣的目標，我們需要先關注一下個人助理可以幫助你分擔哪些工作。我們當中有一半人會通過電子郵件，定期為自己發送任務或提醒。許多人會使用任務清單。我就曾在辦公室的墻壁上貼便箋?！蔽④浐献骰锇槿航M計劃經理馬庫斯?阿時（Marcus Ash）表示，“我們正在想方設法把那些影響用戶掌控全局的問題清除掉?！?/p>
