人工智能教育的定義精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育的定義范文

關鍵詞:人工智能;創新性教學;精品課程;課程建設;教學改革

人工智能課程是計算機類專業的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創新性和挑戰性[1],其開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發了對人工智能的學習興趣,培養創新能力。

中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發了人工智能網絡課程,具有網絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優秀網絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經驗的初步總結。

1教學內容優化

1.1課堂教學內容優化

教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現對問題的優化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統,其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。

以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規劃和基于Web的專家系統等。圖1給出本課程的教學內容大綱。

人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業中均開設了人工智能課程,根據相關專業課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業,人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業,人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業開設有專家系統和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業則應掌握該方面的內容。

1.2實驗實踐教學創新

國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數采用prolog語言和專家系統作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優化和更新。

人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發揮主動性,研究探討人工智能算法和系統的運行和實現過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養研究能力和創新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據自己的思考進行適當的調整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。

1) 人工智能課程的實驗環節不足和課時分配問題。

中南大學的人工智能課程的實驗環節經歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。

對于某些專業的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。

2) 人工智能技術發展迅速情況下如何保持該精品課程持續發展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現出來。我們的

人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。

4結語

本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優化、實驗環節的改進、教學方法的創新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。

注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。

參考文獻:

[1] 薛瑩. 創新教育新途徑人工智能與機器人教育:哈爾濱市教育研究院張麗華院長訪談錄[J]. 中國信息技術教育,2010(1): 20-22.

[2] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強,等. 樹立精品意識搞好人工智能課程建設[J]. 中國大學教學,2004(1):28-29.

[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[4] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用[M]. 4版. 北京:清華大學出版社,2010.

[5] 韓潔瓊,閆大順. 人工智能實驗教學探討[J]. 計算機教育,2009,(11):135-138.

[6] 劉麗玨,陳白帆,王勇,等. 精益求精建設人工智能精品課程[J]. 計算機教育,2009,(17):69-71.

Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)

第2篇：人工智能教育的定義范文

【摘要】人工智能是20世紀50年代中期興起的一項科研領域，在21世紀人工智能作為未來信息技術產業的戰略性和前瞻性的產業，廣泛受到世界各國科技領域的青睞。那么，隨著大數據、云計算等新興技術的高速發展，人工智能在未來是否能成為一類社會成員融入人類生活？筆者通過了解現代人工智能發展成果，以及人工智能未來發展趨勢，對未來人工智能發展成新型智能集體的可能性進行了探討。

【關鍵詞】人工智能 情感認知 智械群體

在2013年有一部名叫《Her》的電影，影片講述的就是關于人工智能與人類相愛的科幻故事，這其中就對人工智能與人類進行感情互動的場景進行了大膽的假設和模擬。這就給現代科學提出了一個設想，人類能否通過自身的情感認知的邏輯方式，去模擬出能執行情感邏輯的機器大腦。英國伯明翰大學計算機科學學院榮譽教授斯洛曼先生就提出：“為什么機器人能夠具有感情？”，他結合情感的基本原理和心靈的計算機結構和研究方法將人工智能情感化從空想階段帶入可研究范疇。因此，研究人工智能的情感化問題，首先要從人類心靈出發，構造出一種能夠解釋人類心靈的情感結構，并將這種結構賦予C器。

一、人類情感的定義

機器的情感問題是人工智能能否成為一名所謂的“人”的重要門檻。現代計算機在邏輯思維方面展現出巨大的威力，那么不得不提出一個疑問，機器能否具備情感？機器要如何獲得認知能力？當把人工智能與精神情感聯系在一起，就產生了一個十分復雜的科學問題，要想解決這個問題，人們就首先要從人的思維方式入手，要從自然科學上升到哲學層面。人們往往會無法形容自己的感覺，這確實有深層次的科學依據在其中，從大腦的結構和功能分區上就可以得出結論，因為負責感情、信任、決策以及行為的那部分大腦是不具備語言和邏輯能力的，這就導致人們無法通過語言描述來詮釋自己的所見所感，而大腦負責語言、邏輯的那一部分，雖然它可以處理大量的信息，但是卻不負責支配我們的決策和行為，所以人們無法對情感進行很深刻的定義，這也給人工智能裝備“情感”提出了一大難題。

二、機器情感模擬的可能性

人類的情感是否就無法通過科學進行解釋？如果人類能夠通過科學對情感進行解釋，那么人類就可以通過模擬仿真出一套機器可執行的情感系統。而這種感情的增長是稱之“智能”中的實質部分，一個機器的智能化離不開情感。

1.化學激素模擬情感的可能性

最早人們想通過化學的方式對情感系統進行模擬，神經學家通過將情感中的理性因素翻譯成了一大堆的化學名詞，例如多巴胺、苯乙胺、腎上腺素、催產素等等，這些專家聲稱這些化學元素基本就負責了人們在情感中體會到的一切東西，比如心跳加速、手心出汗、緊張、亢奮、性沖動等等，所以從這些專家的角度來看，化學物質的分泌解釋了人們情感產生的緣由。因此，科學家們就希望通過直接或者間接的手段刺激人們在某種場合下分泌的某種激素，并且將這種激素應用到人工智能上，這似乎是讓人工智能產生感情的絕佳方式。然而，這種方法存在著很嚴重的邏輯錯誤，因為人類并沒辦法區分這些化學物質究竟是情感產生的原因還是情感產生的結果，這就類似于因為糖是甜的，人們才喜歡吃糖，換句話說，不能因為糖是甜的，就說明所有人都愛吃。因此，從生理去逆推情感，是說不通的。那么，回到機器與人類進行情感互動這個大命題上，同樣的建模推演，兩個人在共同和周邊的環境進行互動，共同生活共同經歷，產生共同的認知，最后將這種高級的心里訴求寄托在這種認知之上，兩個就有了情感的聯系，所以，這些激素僅僅是產生情感之后的結果，并不是產生情感的原因，人們將認知到感情寄托的過程忽略掉，直接進入生理反應，這是不符合邏輯的。

2.機器情感產生的前提

人工智能能具備人類的情感，并與人類進行情感上的互動，最大的難點還在于怎么通過語言和情感的交流首先建立認知。但是從目前的只能語音系統發展情況來看，不容樂觀。雖然目前的人工智能技術已經有許多突破，例如一種具有長短時記憶能力的遞歸神經網絡已經成為語音識別的標配，但是以蘋果Siri為代表的語音助手的語言能力就能明白，目前人們也只能通過這些初級人工智能完成定鬧鐘、查天氣等簡單行為，想要進行流暢的復雜溝通，首先就需要具備非常高級的語音識別和處理能力，其次，還需要具備決策的行為能力和強大的邏輯行為能力，還需要閱歷、教育、家庭以及周圍人的耳濡目染，而這些最多只能通過大數據和網上已存在的信息來豐富自身，所以這并不是一個非常深刻的溝通。

3.短期內實現人工智能情感化的可能性

如今的人工智能有以下三種重要的分支，分別是自然語言處理NLP（Natural Language Processing）、增強學習RL（Reinforcement Learning）、神經元網絡系統。這些技術都是把人這種有自我意識的個體，所具備的各種能力拆解開來，在每一個子項上通過技術去實現計算機化，而想要真正的擬人，通過其中單一的技術去實現都是不可能的，必須是多項技術的綜合運用。可惜的是，目前這些技術的進步速度并沒有人們期待的那么快。在有了自我意識之后，還有很重要的一點就是明辨是非的能力，這種道德標準和閱歷的養成要通過程序去體現出差異性還是有很大的困難，簡單來說，每個人都有不同的世界觀，如果用程序單純的一刀切，這種人工智能等于失去了自我，就如同一個只會說話沒有三觀的廢鐵。

三、結語

如果把未來的定義放得更長遠些，有一天技術成熟了，人工智能不再只是簡單的下棋等活動，與人類可以正常溝通，能夠去感知去學習這個世界的時候，人們就可以通過教育人類的方式來逐步建立人工智能的世界觀，通過長期與人類的互動，使之與人類建立起相似的普世價值觀，這樣才能使人工智能與人類有正常的情感互動，做到真正的融入人類社會。

參考文獻：

第3篇：人工智能教育的定義范文

前不久，李世石不敵人工智能程序AlphaGo，人機大戰以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，人類在國際象棋領域和機器的對弈，就幾乎沒有贏過。而今天，復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注甚至對人類前景的各種擔憂。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，能夠自我學習完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。

然而，身為一名小學生的家長，關注人機大戰之際，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展，對如何能夠培養富有創新力的機構或者企業人才，會有何啟示？

創新能力的培養，是一輩子的功課

無疑，這種前沿科技驟然而至的加速發展，已經讓人們看到它們能夠在更多的領域幫助到人類，從科學技術、商業，到人們的生活等領域。顯而易見，個人的知識學習，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習的時代，學校的教育重點，顯然不再是知識的傳授。培養學生的創新能力，更突出地成為我們所謂“教育”的主要追求之一。

世界頂級創新設計事務所IDEO的前工程師Jorge Yzusqui Chessman與南美億萬富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年創立的Innova學院，已迅速成為了秘魯最大的廉價私營教育系統，正受到全球教育專家的矚目。這所學院，徹底顛覆了老師教條地教、學生埋頭學的知識灌輸式或傳遞式的教育傳統，而是將提高孩子們領導力與創造力相關的各種點撥，提到了學校的最重要日程上。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，學習如何創造性地處理一些實際的社區挑戰。

十幾年來一直在創業創新教學領域獨占鰲頭的美國百森商學院，也一直設置著一些類似的、為期更長的沉浸式項目，為學生提供解決問題的實踐機會。例如：所有入校的大一學生們會組成“創業小組”。每個小組拿著校方提供的數千美元“啟動基金”，用一學期的時間，自己尋找、選擇、計劃和運營一個商業項目，或經歷成功或經歷失敗，真槍實彈地體驗創新和創業的整個挑戰過程。

從某種程度上來說，打開腦洞，創意地工作和生活，其實是一個人一輩子的功課。企業組織和其他社會組織對其成員創新能力的打造，完全不亞于學校的教育方式對一個人是否能釋放創造力的影響。

激發創新的情境，是“叫板挑戰”

雖然長期供事在機構和企業創新咨詢及培訓領域，我卻一直不主張在機構或企業里自上而下地宣講如何創新的金科玉律。

在許多組織里，每每出現的一個挑戰和問題，其實都是培養創新能力的機會。就像好的老師為學生精心設計出來的“情境”，目的是為了讓學生在情境中去沉浸體驗、經歷錘煉、收獲感悟、積累能力。而在企業或其他社會組織中出現的問題和挑戰，則是激發創新的最好不過的“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：船上帶了很多醫用繃帶，用這些繃帶纏在鐵管子上，澆上水，等結成冰后，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。

在企業里，各部門的員工為了解決所遇到的問題而聯手，更是操練團隊創新思維、激發團隊創意、甚至是培養創新領導力的開始。

第4篇：人工智能教育的定義范文

1人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的實施

以培養卓越軟件工程人才為目標，我們構建了人工智能競賽驅動下的軟件工程產學研培養新模式。通過構建2個層次培養競賽平臺，實現以點帶面、共同提高的培養目標。2個層層學科競賽平臺如下：一是基礎課程競賽平臺。面對中年級的學生，組織學生參加藍橋杯、GIS開發大賽、SDN軟件定義網絡賽等普適性、課程類競賽，可以快速鍛煉學生的知識應用、團隊協作、現場表達、創新思維等各方面能力，有效提升綜合能力，以激發學生對科研創新的興趣和自信。二是專業創新競賽平臺。面對中、高年級學生，組織學生參加專業創新競賽平臺。并且，按照學科方向，專業創新競賽平臺主要分為三個方向：數據科學競賽方向、人工智能方向以及互聯網方向。對于高年級學生，可以按照自己的選修方向或者興趣，選擇該方向的指導教師，參加專業水平的能力競賽。如數據科學競賽方向，有Kaggle平臺大賽,阿里天池大賽、KDD、圖像分類和目標檢測比賽等。高年級學生可以在已經具備基本學科知識和科研創新能力后，在更大的舞臺上檢驗自己的專業水準，在失敗和進步中提升創新能力和實踐能力，最終具備解決社會實際問題和企業實際問題的能力。

2人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的意義

軟件工程技術是人工智能的重要載體，人工智能競賽可以與軟件工程專業的產學研有機地結合起來，更能取得良好的培養效果。其對軟件工程學科教學質量和人才培養都有著重要作用和意義。一是有利于教師教學觀念的更新和教師角色的轉變與知識更新。師生協同。改變傳統以教師為主導的培養模式，探索在學生競賽和實踐上的共建，鼓勵學生自主開展創新探索、組織和參加學生競賽，形成了“專業教師指導、學生自主組隊”的競賽組織管理指導新模式；二是有利于培養學生的創新能力和激發學生主動學習的意愿。一方面，信息化學習方式是以知識貫通式學習為主，學習方法靈活，更利于創新能力的培養；另一方面，學習過程由匹配問題和答案的過程，而更多地轉向如何理解問題、如何界定問題、如何解決問題等，學習者的“主體”地位得到回歸。三是利用互聯網+大數據競賽優質資源，有助于提高軟件工程專業教學質量，與國際一流高校培養模式接軌。以學生為中心，結合教與學的特性需求，把作為教師優化和完善教學模式、學生靈活和改善學習方法的輔助手段，充分結合師生教與學的個體需求，采用問題主導式教學模式，將有助于軟件工程專業探索教學模式創新，提高教學質量和學生學習成效.

3結語

綜上，軟件工程產學研可以與人工智能競賽相結合。以人工智能競賽為導向的產學研給學生提供了資源和平臺，有效提高學生的實踐能力、科研能力和團隊協作能力，對提高軟件工程專業學生的創新能力和實踐能力大有裨益。

【軟件工程碩士論文參考文獻】

[1]裘君，何小其，劉毅華.基于競賽驅動的自動化專業實踐教學改革探索[J].安徽電子信息職業技術學院學報.2013,59(11),4，20.

[2]王喜鴻，王良成，周密.論以學科競賽促進理工科學生實踐創新力的提高.實驗室科學，2011,14(4):1-3,6.

[3]李淑琴，劉均梅.科技競賽與學生創新能力的培養[J].新課程學習：學術教育，2011(7):95-96.

[4]徐曉飛.抓住MOOC之機遇促進計算機與軟件工程專業教學改革[J].中國大學教學,2014(01):29-33+47.

第5篇：人工智能教育的定義范文

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。“這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。”他指出，“即使是銀行顧問、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。“機器人學三大法則”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。“目前一個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。”

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。“從技術角度講，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。”

第6篇：人工智能教育的定義范文

1983年，數學家Vernor Vinge提出技術奇點（Technological Singulariry）的概念他將奇點定義為人工智能超過人類智力極限的時間點，在那一時刻以后，世界的發展將會超出人類的理解范疇。自此之后，“技術奇點”仿佛一把達摩克利斯之劍，最開始的時候感受到它存在的還只是一些科幻作家和所謂的“未來家”和“預言家”，但隨著計算機技術的發展，越來越多的科學家、經濟學家和企業家，如技術專家和太陽微系統創始人Bill Joy、經濟學家Robin Hanson等，都開始擔憂頭頂這把搖搖欲墜的利刃。甚至在熱門美劇《生活大爆炸》的第四季第二集中，故事也圍繞著奇點到來的時間而展開

2009年，Kurzweil與X-Prize創始人Peter Diamandis共同建立了奇點大學（singularitg Universi-ty），致力于“聚集、教育并激勵一批核心的領導者，以應對人類在指數增長的科技下遭遇到的重要挑戰”，人類保衛戰似乎已經迫在眉睫。這所大學由谷歌、歐特克、美國基因技術公司等聯合支持創建，共有三個項目，覆蓋范圍包括機器人學、醫學、生物科技、數據科學和企業管理等。比起它想要實現的總體目標，這所大學目前看來是一個尖端科技和人才的交流平臺和初創公司的投資跳板“用技術解決技術帶來的挑戰”是否可行，仍需拭固以待

在考慮如何應對奇點危機之前，更應該思考的是，奇點之后的世界將會怎樣？后奇點世界的核心議題包括人工智能如何具備自我意識、人與機器結合體的生物學定義，以及機器和人類關系的演化古往今來的科幻作者們為了合理化這些設想絞盡腦汁，而被認為最成功的解釋來自于英國作家Charles Stross，在他的短篇小說集《加速》中，奇點之后的人類僅僅作為機器剝削的對象而存在，而太陽系則成為了一個智慧遠超人類的超級大腦（Matrioshka Brain），并通過蟲洞與宇宙中其他類似的智慧體進行交流人性的存在已經不再重要，連小說的主人公都是一個人與計算機的結合體

聽上去是不是太玄乎了？這時候我們也許會想起樂觀派的阿西莫夫和他的機器人三定律.開始懷疑技術奇點是否真的存在于不遠的未來

第7篇：人工智能教育的定義范文

說到解題軟件，這其實算不上是新概念，因為早在一年前PingWest品玩就報道過這類解題產品；但說到用人工智能的方式來解題，這個就還是挺新鮮的，也是阿凡題-X這款解題產品正在做的事。相比之前的題庫匹配模式解題，用人工智能解題相當于讓機器獲得了人腦的一部分解題能力，這和讓Alphago獲得了下圍棋的能力相當類似。

為了讓你更顯而易見地看出匹配題庫解題模式和人工智能解題模式的區別，我們不妨先看看題庫模式和人工智能模式在面對一道數學題時會如何操作。

一款匹配題庫模式的解題產品在面對一道數學題時一般要經過圖片識別、匹配題庫、給出答案這三大步。計算機需要先識別出照片上的字符，然后搜索已有的題庫并匹配結果，給出答案。

相比之下，阿凡題-X在解答一道數學題時則需要識別、匹配、運算、解答這四個步驟。你用手機拍完照片后，軟件首先要識別字符；接著還需要把識別到的內容進行匹配，利用算式本身的特征來定義它是什么算式，然后機器就能“看懂”這道題該怎么解答了。在運算這一環，機器要做的當然就是各種計算了，目前阿凡題-X支持加減乘除、根式、有理數、一元一次方程、一元二次方程、二元一次方程組、分式方程及分式方程組等運算方式。最后解答這一步，軟件要做的則是把機器的運算過程翻譯成人的數學語言與文字解釋，讓學生能夠看懂整個解題過程。

從上面這張圖中可以看到，阿凡題-X不但計算出了題目的答案，還給出了詳細的解題步驟。和匹配題庫給答案相比，這就要求機器不但要學習人思維中的解題能力，還要能把這種能力按步驟呈現出現。按照阿凡題工作人員的說法：“分步解答”功能就像無形的線，將現有知識點全部串聯成一張巨大的知識網絡，每一次運算的過程都是無數“神經元”之間的高速信息傳遞，這讓阿凡題-X表現出了像人類一樣逐步思考、解題的能力。

在前兩周的人機圍棋對戰中，Google旗下的人工智能圍棋程序Alphago通過不斷學習最終戰勝人類頂尖的圍棋手。類比之下，你或許也想知道阿凡題-X何時能解答出現在尚不在它能力范圍內的數學題——比如試卷的最后一道大題。

對于這個問題，阿凡題創始人兼CEO陳李江認為：通過不斷學習與升級，試卷的最后一道大題最終應該是難不倒阿凡題-X的，但就目前來說，阿凡題還需要克服一些困難才能實現這個目標。

事實上，要讓機器理解并答出試卷上最復雜的那道數學題至少需要三個方面的能力：解題能力、漢字識別能力和語義分析的能力。目前，前兩種能力阿凡題已經積累了相關的技術，但讓阿凡題-X正確理解語意這一步還沒能跨過去。

第8篇：人工智能教育的定義范文

[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。“互聯網+”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。基于這三個思想，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。

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[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.

第9篇：人工智能教育的定義范文

【關鍵詞】少子老齡化人工智能時代現狀應對策略

引言

人口老齡化是指一個國家“歲以上人口占總人口的比例超過7%，這表明人類可以活得更健康、更長久。但與此同時，新一代人口增長速度低于上一代入口自然減少的速度也帶來了一系列嚴峻的挑戰。日本是世界上少子老齡不巨見象最嚴峻的國家之一。日本政府借力人工智能所帶來的“第四次產業革命”的紅利，著力解決少子老齡化帶來的社會和經濟問題。近20年來，日本實施一系列的少子老齡化對策，希望提高總和生育率，降低人口縮減的速度，解決少子老齡化危機下的人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。

一、人工智能時代的來臨

人工智能（ArtificialIntelligence），亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智能取代。人工智能的發展是不可逆轉的潮流，各國政府紛紛采取積極的態度，在政策和資金上大力扶持人工智能產業的發展。日本作為全球科技最發達的國家之一，更是將人工智能作為刺激經濟增民和解決少子老齡化問題的關鍵。日本政府制定了“人工智能戰略”，在“人工智能技術戰略會議”上，提出人工智能產業化路線，將2017年確定為人工智能關鍵年，各政府部門對人工智能的研發給與資金支持。此外為了避免人工智能對社會道德、法律等帶了的消極影響，日本政府了《人工智能網絡化的影響與風險：實現智慧網絡社會需解決的問題》報告和《人工智能與人類社會》報告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免惡意使用人工智能的情況發生。

二、日本少子老齡化的現狀

少子老齡化是指一方面由于總和生育率降低以及醫療發達、國民平均壽命延民等原因，兒童占總人口比重降低，另一方面“歲以上老齡人口的比例提高的社會現象。根據聯合國世界衛生組織的傳統標準，60歲以上公民被定義為老年人，一個地區60歲以上老年人達到總人口的10%則被視為步入老齡化社會。65歲以上人口比率超過21%的話，就可以被稱為“超老齡化社會”。根據日本國立社會保障人口問題研究所的預測，日本老齡人口比例在2020年將達到26.9%，2035年老齡人口比例將達到33.4%，日本已經毫無疑問地步入了“超老齡化社會”。

另一方面，二戰結束后的1947年至1949年，日本出現了第一個生育高峰，平均每年有270萬人出生。隨著第一次生育高峰的出生人群進入適婚年齡，1971年至1973年日本又出現了第二次生育高峰，最高時每年出生人口達210萬。但此后無論是出生人口數量還是總和生育率都在下降。如果一個國家的總和生育率超長時間內低于維持人口長期穩定發展的更替水平（2.1），被稱為少子化；如果長時間內低于1.3，則被稱為“超少子化”。2005年日本《少子化社會白皮書》指出，日本已經進入“超少子國家”。

根據日本國立社會保障人口問題研究所的調查估計，日本的總人口預計2030年為，億1，662萬人，2048年將不足一億，下降到9，913萬人，2060年預計達到8，674萬人。按照這樣的人口總數來看，勞動力人口到2060年將降到至50.9%，與此相對應老齡人口將上升至39.9%。也就是說，1位老齡人口需要2位勞動力人口支撐，可以說成為非常嚴峻的社會問題。15歲至64歲被譽為“勞動力人口”，65歲以上可以從現在從事的工作上退休下來，被稱為“老年人”。在日本，國民20歲成年后需要交納年金的保險費，到“歲后可以獲取年金。實際上是現在的勞動力繳納的年金成為老齡人口的年金。那么隨著少子老齡化的推進，會出現什么社會問題呢？因為繳納年金的勞動力人口變少，獲取年金的老齡人口增加，所以人均繳納的保險費變高。這樣就導致經濟負擔加重，在經濟上養育孩子的經濟能力變小，形成惡性循環。

三、日本少子老齡化的應對策略

2018年日本原總務大臣、創成會議主席增田寬也在清華大學的講座“日本的人口減少及其應多策略”中提到“要解決人口問題還需要舉全國之力，從國家層面做出政策，而且僅靠中央政府還不夠，還需要地方政府一起努力，各個部門互相協作。例如，要想解決老年人護理問題，一是要有足夠的從財政支持，二要有專業護理人才，此外還需要通過新技術包括人工智能、機器人等提升護理水平。最后，還應在城市設計和建設上充分考慮老齡化的影響，這其中就包括了財政部、負責勞動合同人口政策的部門以及相關技術產業部門和負責城市開發建設的部門。”

（一）年金保險制度改革

隨著人口老齡化，每年用于支付年金的財政支出越來越多，另一方面，少子化導致的勞動力人口減少勞動力人口養育子女的經濟負擔增大。日本政府認識到少子老齡化是日本迫在眉睫需要解決的社會問題。在日本社會保障制度方面，進行了一系列改革。

首先，社會保障制度的收取方式進行改革。2004年開始，日本政府開始調整給付年齡，延遲退休這一提議開始興起。按照勞動法的規定60歲退休，如果本人申請，可以延遲退休年齡，同時導入“繼續雇傭制度”。隨著少子老齡化的推進，到2025年將要面臨更加嚴峻的少子老齡化問題。日本政府甚至提案將老齡人口的那個界限由65歲提高至70歲至75歲。另外也有提案將年金的領取年齡提高至70歲以后開始。其次，提高了勞動力人口的保險費用金額，增加了勞動力人口的保險費負擔。為了應對不斷增加的保險費用額度，采取了增稅的形式。同時以發行國債的方式來實現。

（二）海外移民玫策調整

日本現在少子老齡化問題進展下去的話，勞動力人口越來越少，老齡人口越來越多。勞動力人口不足、醫療、養老護理等方面將面臨人手不足、養老金支出帶來的政府財政壓力等嚴重問題頻發。為了解決這一系列問題，日本調整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新準則”、2006年和2007年的“經濟伙伴關系協定（EPA）”批準、2008年的"30萬交換生午餐計劃”、2010年的“面向第三世界的難民的相關計劃”、2012年的“技術移民積分制度”等。內閣府通過反復調查論證指出，如果每年引入20萬人的話，日本人口能夠維持在1億人以上，在一定程度上緩解老齡化問題。但是，海外移民也會帶來“日本的文化信仰危機”、“社會治安問題”，所以日本政府在全面開放外人勞動力人籍、永住政策以及接受國際難民等方面，持保守態度。

（三）改善育兒養老環境，大力發展老齡產業

2003年被譽為日本少子化對策元年，日本政府開始推進積極的少子化的應對政策，制定了《關于培養支援下一代的當前方針》；2004年進一步具體花了相關政策，出臺了《少子化社會對策大綱》；2013年內閣府通過了《少子化危機緊急對策》。少子化政策實施20多年來，日本社會的保育機構，女性在職育兒保障制度及育JL補貼等各個方面不斷完善，對緩解少子化進程發揮了一定作用。

在20世紀七十年代，日本政府提出了老齡產業的概念，2000年開始，老年人長期護理相關產業逐漸成為新領軍行業，與養老產業相關的醫療、福利相關產業得到了快速發展，老年服裝、食品、保健、養老看護等服務行業，形成了有一定市場規模、相對成熟的老齡產業。

（四）導入人工智能及機器人

日本政府高度重視人工智能的發展，為了彌補勞動力不足，機器人及人工智能得到了廣泛的關注，被稱為“第四次產業革命，’。還在國家層面建立了相對完整的促進機制，希望通過大力發展人工智能，保持并擴大其技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。日本政府設立“人工智能技術戰略會議”，由總務省、文部科學省和經濟產業省協作推進入工智能技術研發及應用。比如，無人售貨的商店里沒有收銀員，機器人和人工智能在汽車制造業的導入，能夠提高生產率。將人工智能技術應用于養老產業、醫療護理產業，讓老齡勞動能夠繼續工作，從而緩解日本社會勞動力不足。

四、結語