人工智能教育的定义精选(九篇)

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第1篇：人工智能教育的定义范文

关键词:人工智能;创新性教学;精品课程;课程建设;教学改革

人工智能课程是计算机类专业的核心课程之一,也是智能科学与技术、自动化和电子信息等专业的重要课程,其知识点具有不可替代的重要作用。该课程内容广泛,具有很强的综合性、应用性、创新性和挑战性[1],其开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供了一种新的思维方法和问题求解手段。同时,本课程能够培养学生对计算机前沿技术的前瞻性,提高他们的科技素质和学术水平。通过课程的学习,学生对人工智能的定义和发展、基本原理和应用有一定的了解和掌握,启发了对人工智能的学习兴趣,培养创新能力。

中南大学人工智能课程开设于20世纪80年代中期。1983年,蔡自兴作为访问学者赴美国普度大学研修人工智能,并与美国国家工程科学院院士傅京孙(K. S. Fu)教授及清华大学徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孙院士教授的指导下,蔡自兴和徐光v教授执笔编著《人工智能及其应用》一书,并于1987年5月在清华大学出版社问世,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材。本教材不仅为我校人工智能课程提供了一部好教材,而且促进了国内高校普遍开设人工智能课程。此后,又陆续编著出版了《人工智能及其应用》第二版、第三版“本科生用书”和“研究生用书”、第四版等,修读该课程的学生也与日俱增。该书第二版还获得国家教育部科技进步一等奖。经过近20年建设,该我校人工智能课程于2003年评为国家精品课程,并在2008年评为国家双语教学示范课程。这是至今国内唯一同时获得国家级精品课程和双语教学示范课程的人工智能课程。同时,我们还开发了人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等特色,被国家教育部评为优秀网络课程,供兄弟院校人工智能教学参考使用,受到普遍欢迎[2]。

作为国内第一门人工智能精品课程,我们按照教育部精品课程标准建设《人工智能》课程,尤其是在教学内容、创新性教学方法和教学模式上进行不断进行改革与探索,取得了很好的效果。本文即为我校人工智能精品课程建设与改革经验的初步总结。

1教学内容优化

1.1课堂教学内容优化

教学内容的确定是课程的首要任务。如何选好教学内容,使学生既能了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

学内容,既能使学生了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本人工智能课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

随着科学技术的不断进步,在科学研究和工程实践中遇到的问题变得越来越复杂,传统的计算方法无法在一定时间内获得精确的解。为了在求解时间和求解精度上取得平衡,很多具有启发式特征的智能计算算法应运而生。这些算法通过模拟大自然和人类的智慧来实现对问题的优化求解。计算智能作为人工智能的一个新的分支是目前的研究热点,它主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在如模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用。另一个近10年来人工智能的研究热点是Agent和多Agent系统,其理论最早来自分布式人工智能,并随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

以上两个内容都是人工智能的重要分支。因此,我们在《人工智能及其应用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已经顺应形势加入了这方面的内容,并将教学内容也进行了相应的扩展,加入了计算智能、分布式人工智能与Agent。由于不确定性推理和基于概率的推理方法应用也越来越广泛,我们也将此类非经典推理方法单独作为一章来进行教学。另外,还增加了一些新的内容,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。图1给出本课程的教学内容大纲。

人工智能的教学内容涉及面广且内容较多,要在有限课时内完成教学计划并让学生掌握,具有一定难度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大学在智能科学与技术、计算机、自动化三3个专业中均开设了人工智能课程,根据相关专业课程教学对象,对学时和教学内容进行适当调整。对于智能科学与技术专业,人工智能课程为必修课,共48个学时含实验8个学时。表1表示为相关专业的人工智能课程教学内容分配情况。对于计算机和自动化专业,人工智能课程为选修课,共32个学时含实验8个学时。许多兄弟院校的计算机专业都把人工智能定为必修课,课程学时也在50学时左右。因此,我们一再强烈建议我校的计算机专业把人工智能列为必修课,并适当增加学时。由于智能科学与技术专业开设有专家系统和智能计算选修课程,因此在人工智能教学内容中只将这两部分做简要阐述,而将重点放在知识表示和推理以及扩展应用上。对于计算机专业学生来说,除基本的知识表示和推理外,计算智能和Agent技术也是他们在软件开发和通讯技术理论学习中需掌握的重要概念。同时,计算智能、专家系统对自动控制和电气工程也十分重要,对自动化专业则应掌握该方面的内容。

1.2实验实践教学创新

国内人工智能课程在开设之初大多没有安排实验内容,仅为理论基础和概念讲授。由于理论比较抽象,很难理解,学习效果不理想,学生们对于其应用实现也十分困惑。此后,各高校也逐步在该课程中分配了实验学时,大多数采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象[5]。为了改进该课程的教学,我们也从没有实验到将实验学时从零调整为设置4个学时的实验课时,然后到现在的8个学时的实验课时。随着课堂教学内容的改革,实验内容也进行了优化和更新。

人工智能课程实验的目的是帮助学生掌握基本理论,发挥主动性,研究探讨人工智能算法和系统的运行和实现过程,提出思路并验证自己探索的思路,从而更好的地掌握知识,培养研究能力和创新能力。因此,在实验教学内容的设计上,实验项目应具备研究性和综合性。实验项目目标明确,要求学生带着问题和任务进行实验,但实验过程又要有一定的灵活性,学生可以根据自己的思考进行适当的调整。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。同时,学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己的研究的过程和结果留有空间,并在评分时加以充分考虑。这些做法能够鼓励学生,特别是鼓励优秀学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。

1) 人工智能课程的实验环节不足和课时分配问题。

中南大学的人工智能课程的实验环节经历了从精品课程建设前没有到开设,一直到其内容和形式上的不断改进过程。但目前实验还主要处于演示性和编程的实验阶段,而非设计和训练阶段。此外,由于人工智能课程涵盖范围广、内容多,而课程所设置的学时有限。,如何分配好课堂教学与实验课时也是一个需要在今后课程建设中不断探索的问题。

对于某些专业的人工智能课程,可以考虑单独开设人工智能实验课程或人工智能程序设计与实验课程。

2) 人工智能技术发展迅速情况下如何保持该精品课程持续发展的问题。

人工智能作为一门高度融合的交叉科学,其发展速度迅速,不断有新理论、新问题涌现出来。我们的

人工智能教学既要注重基础理论知识,又要紧跟学科发展的步伐,势必要求对课程内容进行不断更新,这对我们的教学资源和教师素质都提出了更高的要求。

4结语

本文介绍了中南大学的精品课程――人工智能课程教学内容和创新性教学方法的一些探索,已在课堂教学内容的优化、实验环节的改进、教学方法的创新的实施上取得了很好的效果,充分激励了学生的学习积极性和主动性,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们的想法和做法可供兄弟院校同行参考。不过,仍然存在一些不足之处。随着智能科学与技术的发展和更为广泛的应用,人工智能课程的重要地位必将更加突显,我们也需要继续努力,与时俱进,不断完善人工智能精品课程的建设。

注:本文受教育部质量工程国家级精品课程人工智能(2003)、全国双语教学示范课程人工智能(2007)项目支持。

参考文献:

[1] 薛莹. 创新教育新途径人工智能与机器人教育:哈尔滨市教育研究院张丽华院长访谈录[J]. 中国信息技术教育,2010(1): 20-22.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010.

[5] 韩洁琼,闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育,2009,(11):135-138.

[6] 刘丽珏,陈白帆,王勇,等. 精益求精建设人工智能精品课程[J]. 计算机教育,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：人工智能教育的定义范文

【摘要】人工智能是20世纪50年代中期兴起的一项科研领域，在21世纪人工智能作为未来信息技术产业的战略性和前瞻性的产业，广泛受到世界各国科技领域的青睐。那么，随着大数据、云计算等新兴技术的高速发展，人工智能在未来是否能成为一类社会成员融入人类生活？笔者通过了解现代人工智能发展成果，以及人工智能未来发展趋势，对未来人工智能发展成新型智能集体的可能性进行了探讨。

【关键词】人工智能 情感认知 智械群体

在2013年有一部名叫《Her》的电影，影片讲述的就是关于人工智能与人类相爱的科幻故事，这其中就对人工智能与人类进行感情互动的场景进行了大胆的假设和模拟。这就给现代科学提出了一个设想，人类能否通过自身的情感认知的逻辑方式，去模拟出能执行情感逻辑的机器大脑。英国伯明翰大学计算机科学学院荣誉教授斯洛曼先生就提出：“为什么机器人能够具有感情？”，他结合情感的基本原理和心灵的计算机结构和研究方法将人工智能情感化从空想阶段带入可研究范畴。因此，研究人工智能的情感化问题，首先要从人类心灵出发，构造出一种能够解释人类心灵的情感结构，并将这种结构赋予C器。

一、人类情感的定义

机器的情感问题是人工智能能否成为一名所谓的“人”的重要门槛。现代计算机在逻辑思维方面展现出巨大的威力，那么不得不提出一个疑问，机器能否具备情感？机器要如何获得认知能力？当把人工智能与精神情感联系在一起，就产生了一个十分复杂的科学问题，要想解决这个问题，人们就首先要从人的思维方式入手，要从自然科学上升到哲学层面。人们往往会无法形容自己的感觉，这确实有深层次的科学依据在其中，从大脑的结构和功能分区上就可以得出结论，因为负责感情、信任、决策以及行为的那部分大脑是不具备语言和逻辑能力的，这就导致人们无法通过语言描述来诠释自己的所见所感，而大脑负责语言、逻辑的那一部分，虽然它可以处理大量的信息，但是却不负责支配我们的决策和行为，所以人们无法对情感进行很深刻的定义，这也给人工智能装备“情感”提出了一大难题。

二、机器情感模拟的可能性

人类的情感是否就无法通过科学进行解释？如果人类能够通过科学对情感进行解释，那么人类就可以通过模拟仿真出一套机器可执行的情感系统。而这种感情的增长是称之“智能”中的实质部分，一个机器的智能化离不开情感。

1.化学激素模拟情感的可能性

最早人们想通过化学的方式对情感系统进行模拟，神经学家通过将情感中的理性因素翻译成了一大堆的化学名词，例如多巴胺、苯乙胺、肾上腺素、催产素等等，这些专家声称这些化学元素基本就负责了人们在情感中体会到的一切东西，比如心跳加速、手心出汗、紧张、亢奋、性冲动等等，所以从这些专家的角度来看，化学物质的分泌解释了人们情感产生的缘由。因此，科学家们就希望通过直接或者间接的手段刺激人们在某种场合下分泌的某种激素，并且将这种激素应用到人工智能上，这似乎是让人工智能产生感情的绝佳方式。然而，这种方法存在着很严重的逻辑错误，因为人类并没办法区分这些化学物质究竟是情感产生的原因还是情感产生的结果，这就类似于因为糖是甜的，人们才喜欢吃糖，换句话说，不能因为糖是甜的，就说明所有人都爱吃。因此，从生理去逆推情感，是说不通的。那么，回到机器与人类进行情感互动这个大命题上，同样的建模推演，两个人在共同和周边的环境进行互动，共同生活共同经历，产生共同的认知，最后将这种高级的心里诉求寄托在这种认知之上，两个就有了情感的联系，所以，这些激素仅仅是产生情感之后的结果，并不是产生情感的原因，人们将认知到感情寄托的过程忽略掉，直接进入生理反应，这是不符合逻辑的。

2.机器情感产生的前提

人工智能能具备人类的情感，并与人类进行情感上的互动，最大的难点还在于怎么通过语言和情感的交流首先建立认知。但是从目前的只能语音系统发展情况来看，不容乐观。虽然目前的人工智能技术已经有许多突破，例如一种具有长短时记忆能力的递归神经网络已经成为语音识别的标配，但是以苹果Siri为代表的语音助手的语言能力就能明白，目前人们也只能通过这些初级人工智能完成定闹钟、查天气等简单行为，想要进行流畅的复杂沟通，首先就需要具备非常高级的语音识别和处理能力，其次，还需要具备决策的行为能力和强大的逻辑行为能力，还需要阅历、教育、家庭以及周围人的耳濡目染，而这些最多只能通过大数据和网上已存在的信息来丰富自身，所以这并不是一个非常深刻的沟通。

3.短期内实现人工智能情感化的可能性

如今的人工智能有以下三种重要的分支，分别是自然语言处理NLP（Natural Language Processing）、增强学习RL（Reinforcement Learning）、神经元网络系统。这些技术都是把人这种有自我意识的个体，所具备的各种能力拆解开来，在每一个子项上通过技术去实现计算机化，而想要真正的拟人，通过其中单一的技术去实现都是不可能的，必须是多项技术的综合运用。可惜的是，目前这些技术的进步速度并没有人们期待的那么快。在有了自我意识之后，还有很重要的一点就是明辨是非的能力，这种道德标准和阅历的养成要通过程序去体现出差异性还是有很大的困难，简单来说，每个人都有不同的世界观，如果用程序单纯的一刀切，这种人工智能等于失去了自我，就如同一个只会说话没有三观的废铁。

三、结语

如果把未来的定义放得更长远些，有一天技术成熟了，人工智能不再只是简单的下棋等活动，与人类可以正常沟通，能够去感知去学习这个世界的时候，人们就可以通过教育人类的方式来逐步建立人工智能的世界观，通过长期与人类的互动，使之与人类建立起相似的普世价值观，这样才能使人工智能与人类有正常的情感互动，做到真正的融入人类社会。

参考文献：

第3篇：人工智能教育的定义范文

前不久，李世石不敌人工智能程序AlphaGo，人机大战以1∶4告终。自此排名世界第二的机器人AlphaGo，亦开始向立于世界围棋之巅的柯洁九段叫板。在1950年代末，IBM的电脑“思考”在和人类的国际象棋手的最初对弈中，被打得丢盔弃甲。但40年后，人工智能忽然间声誉鹊起。自此，人类在国际象棋领域和机器的对弈，就几乎没有赢过。而今天，复杂的中国围棋居然也终于落败在人工智能手中……

人机博弈，引起了人们空前广泛的关注甚至对人类前景的各种担忧。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完胜了围棋对弈，强人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的强势，已成定论；最后，能够自我学习完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。

然而，身为一名小学生的家长，关注人机大战之际，我心中萌生的念头却是：在人工智能成熟超越人类智能的不久的将来，我们的教育会受到什么样的冲击？人工智能如此迅速的发展，对如何能够培养富有创新力的机构或者企业人才，会有何启示？

创新能力的培养，是一辈子的功课

无疑，这种前沿科技骤然而至的加速发展，已经让人们看到它们能够在更多的领域帮助到人类，从科学技术、商业，到人们的生活等领域。显而易见，个人的知识学习，也会随着人工智能的成熟，而改变定义。在一个各种机器能够替代人类学习的时代，学校的教育重点，显然不再是知识的传授。培养学生的创新能力，更突出地成为我们所谓“教育”的主要追求之一。

世界顶级创新设计事务所IDEO的前工程师Jorge Yzusqui Chessman与南美亿万富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年创立的Innova学院，已迅速成为了秘鲁最大的廉价私营教育系统，正受到全球教育专家的瞩目。这所学院，彻底颠覆了老师教条地教、学生埋头学的知识灌输式或传递式的教育传统，而是将提高孩子们领导力与创造力相关的各种点拨，提到了学校的最重要日程上。其中一项重要的“点拨”方式，就是孩子们每年都要参与一个历时一周的互动式项目，学习如何创造性地处理一些实际的社区挑战。

十几年来一直在创业创新教学领域独占鳌头的美国百森商学院，也一直设置着一些类似的、为期更长的沉浸式项目，为学生提供解决问题的实践机会。例如：所有入校的大一学生们会组成“创业小组”。每个小组拿着校方提供的数千美元“启动基金”，用一学期的时间，自己寻找、选择、计划和运营一个商业项目，或经历成功或经历失败，真枪实弹地体验创新和创业的整个挑战过程。

从某种程度上来说，打开脑洞，创意地工作和生活，其实是一个人一辈子的功课。企业组织和其他社会组织对其成员创新能力的打造，完全不亚于学校的教育方式对一个人是否能释放创造力的影响。

激发创新的情境，是“叫板挑战”

虽然长期供事在机构和企业创新咨询及培训领域，我却一直不主张在机构或企业里自上而下地宣讲如何创新的金科玉律。

在许多组织里，每每出现的一个挑战和问题，其实都是培养创新能力的机会。就像好的老师为学生精心设计出来的“情境”，目的是为了让学生在情境中去沉浸体验、经历锤炼、收获感悟、积累能力。而在企业或其他社会组织中出现的问题和挑战，则是激发创新的最好不过的“情境”。人们面临问题时的专注，往往能够迸发出超越性的奇想。

美国一支南极探险队在南极首次过冬，遇到一个看似无法解决的难题。由于所携输油管的长度不够，队员们无法将船上的汽油运到基地。困境之中，队员突发奇想：能否用冰做成输油管？在这样一个泼水成冰的地方，似乎可以！但随之又出现一个问题，怎么将冰做成不容易破裂的管状？被逼得“走投无路”的队员们，终于又想出了一个好主意：船上带了很多医用绷带，用这些绷带缠在铁管子上，浇上水，等结成冰后，再拔出管子。果然，考察队做出了冰管，顺利地解决了输油问题。

在企业里，各部门的员工为了解决所遇到的问题而联手，更是操练团队创新思维、激发团队创意、甚至是培养创新领导力的开始。

第4篇：人工智能教育的定义范文

1人工智能竞赛驱动式软件工程产学研模式的实施

以培养卓越软件工程人才为目标，我们构建了人工智能竞赛驱动下的软件工程产学研培养新模式。通过构建2个层次培养竞赛平台，实现以点带面、共同提高的培养目标。2个层层学科竞赛平台如下：一是基础课程竞赛平台。面对中年级的学生，组织学生参加蓝桥杯、GIS开发大赛、SDN软件定义网络赛等普适性、课程类竞赛，可以快速锻炼学生的知识应用、团队协作、现场表达、创新思维等各方面能力，有效提升综合能力，以激发学生对科研创新的兴趣和自信。二是专业创新竞赛平台。面对中、高年级学生，组织学生参加专业创新竞赛平台。并且，按照学科方向，专业创新竞赛平台主要分为三个方向：数据科学竞赛方向、人工智能方向以及互联网方向。对于高年级学生，可以按照自己的选修方向或者兴趣，选择该方向的指导教师，参加专业水平的能力竞赛。如数据科学竞赛方向，有Kaggle平台大赛,阿里天池大赛、KDD、图像分类和目标检测比赛等。高年级学生可以在已经具备基本学科知识和科研创新能力后，在更大的舞台上检验自己的专业水准，在失败和进步中提升创新能力和实践能力，最终具备解决社会实际问题和企业实际问题的能力。

2人工智能竞赛驱动式软件工程产学研模式的意义

软件工程技术是人工智能的重要载体，人工智能竞赛可以与软件工程专业的产学研有机地结合起来，更能取得良好的培养效果。其对软件工程学科教学质量和人才培养都有着重要作用和意义。一是有利于教师教学观念的更新和教师角色的转变与知识更新。师生协同。改变传统以教师为主导的培养模式，探索在学生竞赛和实践上的共建，鼓励学生自主开展创新探索、组织和参加学生竞赛，形成了“专业教师指导、学生自主组队”的竞赛组织管理指导新模式；二是有利于培养学生的创新能力和激发学生主动学习的意愿。一方面，信息化学习方式是以知识贯通式学习为主，学习方法灵活，更利于创新能力的培养；另一方面，学习过程由匹配问题和答案的过程，而更多地转向如何理解问题、如何界定问题、如何解决问题等，学习者的“主体”地位得到回归。三是利用互联网+大数据竞赛优质资源，有助于提高软件工程专业教学质量，与国际一流高校培养模式接轨。以学生为中心，结合教与学的特性需求，把作为教师优化和完善教学模式、学生灵活和改善学习方法的辅助手段，充分结合师生教与学的个体需求，采用问题主导式教学模式，将有助于软件工程专业探索教学模式创新，提高教学质量和学生学习成效.

3结语

综上，软件工程产学研可以与人工智能竞赛相结合。以人工智能竞赛为导向的产学研给学生提供了资源和平台，有效提高学生的实践能力、科研能力和团队协作能力，对提高软件工程专业学生的创新能力和实践能力大有裨益。

【软件工程硕士论文参考文献】

[1]裘君，何小其，刘毅华.基于竞赛驱动的自动化专业实践教学改革探索[J].安徽电子信息职业技术学院学报.2013,59(11),4，20.

[2]王喜鸿，王良成，周密.论以学科竞赛促进理工科学生实践创新力的提高.实验室科学，2011,14(4):1-3,6.

[3]李淑琴，刘均梅.科技竞赛与学生创新能力的培养[J].新课程学习：学术教育，2011(7):95-96.

[4]徐晓飞.抓住MOOC之机遇促进计算机与软件工程专业教学改革[J].中国大学教学,2014(01):29-33+47.

第5篇：人工智能教育的定义范文

2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

第6篇：人工智能教育的定义范文

1983年，数学家Vernor Vinge提出技术奇点（Technological Singulariry）的概念他将奇点定义为人工智能超过人类智力极限的时间点，在那一时刻以后，世界的发展将会超出人类的理解范畴。自此之后，“技术奇点”仿佛一把达摩克利斯之剑，最开始的时候感受到它存在的还只是一些科幻作家和所谓的“未来家”和“预言家”，但随着计算机技术的发展，越来越多的科学家、经济学家和企业家，如技术专家和太阳微系统创始人Bill Joy、经济学家Robin Hanson等，都开始担忧头顶这把摇摇欲坠的利刃。甚至在热门美剧《生活大爆炸》的第四季第二集中，故事也围绕着奇点到来的时间而展开

2009年，Kurzweil与X-Prize创始人Peter Diamandis共同建立了奇点大学（singularitg Universi-ty），致力于“聚集、教育并激励一批核心的领导者，以应对人类在指数增长的科技下遭遇到的重要挑战”，人类保卫战似乎已经迫在眉睫。这所大学由谷歌、欧特克、美国基因技术公司等联合支持创建，共有三个项目，覆盖范围包括机器人学、医学、生物科技、数据科学和企业管理等。比起它想要实现的总体目标，这所大学目前看来是一个尖端科技和人才的交流平台和初创公司的投资跳板“用技术解决技术带来的挑战”是否可行，仍需拭固以待

在考虑如何应对奇点危机之前，更应该思考的是，奇点之后的世界将会怎样？后奇点世界的核心议题包括人工智能如何具备自我意识、人与机器结合体的生物学定义，以及机器和人类关系的演化古往今来的科幻作者们为了合理化这些设想绞尽脑汁，而被认为最成功的解释来自于英国作家Charles Stross，在他的短篇小说集《加速》中，奇点之后的人类仅仅作为机器剥削的对象而存在，而太阳系则成为了一个智慧远超人类的超级大脑（Matrioshka Brain），并通过虫洞与宇宙中其他类似的智慧体进行交流人性的存在已经不再重要，连小说的主人公都是一个人与计算机的结合体

听上去是不是太玄乎了？这时候我们也许会想起乐观派的阿西莫夫和他的机器人三定律.开始怀疑技术奇点是否真的存在于不远的未来

第7篇：人工智能教育的定义范文

说到解题软件，这其实算不上是新概念，因为早在一年前PingWest品玩就报道过这类解题产品；但说到用人工智能的方式来解题，这个就还是挺新鲜的，也是阿凡题-X这款解题产品正在做的事。相比之前的题库匹配模式解题，用人工智能解题相当于让机器获得了人脑的一部分解题能力，这和让Alphago获得了下围棋的能力相当类似。

为了让你更显而易见地看出匹配题库解题模式和人工智能解题模式的区别，我们不妨先看看题库模式和人工智能模式在面对一道数学题时会如何操作。

一款匹配题库模式的解题产品在面对一道数学题时一般要经过图片识别、匹配题库、给出答案这三大步。计算机需要先识别出照片上的字符，然后搜索已有的题库并匹配结果，给出答案。

相比之下，阿凡题-X在解答一道数学题时则需要识别、匹配、运算、解答这四个步骤。你用手机拍完照片后，软件首先要识别字符；接着还需要把识别到的内容进行匹配，利用算式本身的特征来定义它是什么算式，然后机器就能“看懂”这道题该怎么解答了。在运算这一环，机器要做的当然就是各种计算了，目前阿凡题-X支持加减乘除、根式、有理数、一元一次方程、一元二次方程、二元一次方程组、分式方程及分式方程组等运算方式。最后解答这一步，软件要做的则是把机器的运算过程翻译成人的数学语言与文字解释，让学生能够看懂整个解题过程。

从上面这张图中可以看到，阿凡题-X不但计算出了题目的答案，还给出了详细的解题步骤。和匹配题库给答案相比，这就要求机器不但要学习人思维中的解题能力，还要能把这种能力按步骤呈现出现。按照阿凡题工作人员的说法：“分步解答”功能就像无形的线，将现有知识点全部串联成一张巨大的知识网络，每一次运算的过程都是无数“神经元”之间的高速信息传递，这让阿凡题-X表现出了像人类一样逐步思考、解题的能力。

在前两周的人机围棋对战中，Google旗下的人工智能围棋程序Alphago通过不断学习最终战胜人类顶尖的围棋手。类比之下，你或许也想知道阿凡题-X何时能解答出现在尚不在它能力范围内的数学题——比如试卷的最后一道大题。

对于这个问题，阿凡题创始人兼CEO陈李江认为：通过不断学习与升级，试卷的最后一道大题最终应该是难不倒阿凡题-X的，但就目前来说，阿凡题还需要克服一些困难才能实现这个目标。

事实上，要让机器理解并答出试卷上最复杂的那道数学题至少需要三个方面的能力：解题能力、汉字识别能力和语义分析的能力。目前，前两种能力阿凡题已经积累了相关的技术，但让阿凡题-X正确理解语意这一步还没能跨过去。

第8篇：人工智能教育的定义范文

[关键词]人工智能技术；会计信息系统；财务会计信息管理系统

随着人类社会科学技术的发展，公司在买方市场中面临着复杂多样的个人需求。到目前为止，传统的会计信息系统在手工或计算机计算的基础上输出的一般会计信息已不能满足个人会计信息的需求。为了满足买方市场的个人需求，满足企业决策者的信息需求，有必要在物质经济阶段设计规范的会计信息系统，以定制和完善人类经济中的会计信息系统，将使用会计信息作为向量的传统会计报告表格转换为自定义会计报告表格。因此，在“互联网+”背景下，笔者考虑了人工智能如何参与构建买方市场中用户需求各个阶段的人类经济发展会计信息系统，从而带来了新的思路。

1.人工智能对会计的影响

人工智能对会计业务的影响不仅取决于会计业务的阶段和人工智能的发展，还取决于不同国家和地区的社会和经济发展。迄今为止，国内外会计学者已就人工智能对会计工作的影响达成共识。大范围、高频率、标准化和清晰规则的会计任务将被AI取代，具有价值和专业判断力的会计任务将与AI共存。“互联网+”和第四次工业革命中的去中心化与区块链的瓦解以及信用损失导致共享经济的诞生。在去中心化信任结构下追求共享价值成为共享经济的新顶峰，并采用系统的整体方法为会计去中心化信任结构下的利益相关者或组织提供有价值的会计信息。因此，作为未来研究的核心，利用人工智能将是会计师能力的延伸，并将在分散的信任结构下使用系统理论的整体方法来完成和实现智能会计功能。

2.人工智能的发展

人工智能扩展了计算机功能，它通过认知表达、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等为机器人提供智能模拟，从而实现人类智能。这个定义清楚表明，人工智能与思维科学之间的关系就是实践与理论之间的关系。自1956年在达特茅斯会议上首次提出，人工智能的定义经历了三个阶段的发展，并塑造了自然科学、社会科学和技术科学的交汇处。它也是技术创新和社会发展的产物。它从人类思维的角度处理逻辑思维、形式思维和鼓舞性思维。基于这三个思想，人类构建了AI符号，联想和行为智能，AI标准逻辑、模糊逻辑和符号逻辑。我们在标准逻辑和基于模糊逻辑和符号逻辑的强大人工智能的前提下开发了弱人工智能导致生产力要素和结构发生破坏性变化，使人们从就业中解放出来。以创新的人工智能作为其开创性技术的第三次工业革命意味着人类社会已进入基于信息不匹配的以人为中心的经济阶段。鉴于马斯洛对自由竞争的理论编码顺序要求，默认要求值具有信用币总数的特征，而高要求值具有非信用币总数的特征。人类社会已经进入了信息对称、以人为本的经济发展阶段。买方的销售市场工作经验要求利用价值来对第三方数据进行定量分析。为了更好地突出公司财务信息的作用，有必要根据所需使用值的总数对具有不同理论和逻辑的人工智能技术进行预处理，并将其应用于公司财务信息管理系统，基于人们使用价值的定制企业财务信息取代了基于类型使用价值的标准化财务会计信息管理系统。本文明确指出，当今收费的关键缺陷在于当前的收费信息内容简单，与客户关系不密切。对于客户而言，决策供应是必需的。顾客将不再购买公司制造的物品，而只会购买公司制造的自己必需的物品。这进一步提高了资源分配率，降低了企业成本，有利于创造最大化利润使用价值。财务会计改革与创新的基本方向是，根据信息时代的客户经验，以及对财务会计和监督目标的新认识和定义，在特定的两个层次上使企业的使用价值最大化。

3.会计信息系统开发

在当代科学技术进步的背景下，财务会计信息管理系统与计算机信息管理系统相同。后者使用电子计算机作为关键的专用工具来收集、存储和解析用于财务会计的各种财务会计数据信息，并提供会计审计、分析和服务项目。与管理决策相关的财务信息的实质是将财务会计数据转换为财务信息，这是公司信息管理系统的关键子系统。财务会计信息管理系统在我国的应用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，随后出现了用友、金蝶等会计软件，极大地推动了财务会计的发展趋势和进步。在1990年代中期至后期，传统财务会计计算的缺点逐渐显现出来。业务不再满足单一会计功能，不仅限于诸如簿记和报告输出之类的基本要求，而且对相关的业务收益、成本等具有更大的影响。随着对信息需求的增加，原始财务软件正逐渐过渡到高度集成软件，例如ERP，因此，全国各地的财务软件供应商也已转变为ERP供应商。随着信息技术的发展，ERP财务会计信息管理系统也进入“互联网+”时代，我国的财务会计信息管理系统逐渐发展成为财务管理信息系统。在大数据背景下，许多文献从各个角度对财务会计信息管理系统进行了新的探索，并明确提出了新的规定。商业管理财务信息是当代信息技术在公司财务中的应用，提出企业会计信息系统应由业务架构、数据架构等五部分组成。会计信息系统必须合法化，其主要途径是建立专业的会计法令和制度，加强会计法制建设。

4.基于人工智能技术构建人本经济阶段企业

4.1会计信息系统

为了在第四次工业革命时代促进人类经济的发展和现代基础信息技术的传播，从信息不对称和信息的角度讨论在人类经济阶段建立企业会计信息系统的问题。信息内容非对称理论是经济发展中的“企业财务信息管理系统人工智能技术”。高新技术的自主创新和发展趋势不仅促进了人类社会的发展，而且信息的不对称也促进了以人为本的经济发展。信息的不对称已经取代了基于化学物质的经济发展。社会经济的发展促进了以人为本，这意味着基于人力资源使用价值的财务会计基础理论和定制的财务会计信息管理系统已经长期取代了基于使用价值类型的财务会计基础理论和标准化的财务会计信息管理系统。在以人为本的信息经济发展不对称的环节中，以客户为中心的企业关联方合同的特点决定了以人为本的企业财务会计信息管理系统的基本理论。

4.2集中的以人为中心的经济实体

构成了集中的以人为中心的企业会计实体的假设。以人为本的经济实体存在的连续性形成了以人为中心的企业会计可持续经营的假说。马斯洛的买方市场订单的需求价值度量属性确定了以人为中心的企业会计的全货币假设。人类经济发展的规律性决定了人类经济发展的周期，而循环又决定了基于人的企业的固定会计期间的假设。由于会计的性质决定会计目标，因此，以人为本的公司会计信息系统的理论确定了有关以人为本的公司会计目标决策的有用观点。会计职能由会计目标确定，以人为本的决策和公司会计目标从有用的角度确定了积极反映和控制的以人为本的公司会计职能。根据会计功能设计的会计程序和方法，将质量序列需求值与买方市场的信息不对称性结合起来，具有跨货币量化的特征，由此可以推断出适当的会计准则。顺序作为买方的市场质量，形成需求值，会计组织程序和方法标准化。因此，本文将以人为中心的会计要素划分为专门的分工，形成的会计等式为“基于人的价值资产=基于人权的权利”。低水平(基本)的需求价格适应编程的会计功能，生成结构化的会计数据，而人工智能完全取代了会计工作。高需求值的特点是非本国货币价值量化，适应非过程会计功能，生成非结构化会计数据，并且人工智能不能完全取代会计师的工作。在基础层中，计算模块添加计费计算子模块，数据库模块添加计费数据库子模块，存储模块添加计费存储子模块。平台层添加了三个子模块：经济业务识别、会计语言处理和会计业务处理。在服务层中，会计工具和技术服务增加了三个人工智能验证工具，用于会计计量和标准逻辑，模糊逻辑和符号逻辑，并增加了会计结构数据库和会计非会计信息，可以反映会计信息的作用。

4.3信息对称的人本经济阶段的“人工智能+企业会计信息系统”

科技革命促进了当代技术实力的发展，从而完成了以共享经济模型代替不对称理论的经济发展。我们可以通过区块链技术构建去中心化结构下的以人为本的财务会计基础理论和财务会计理论创新的财务会计信息管理系统。数据共享平台的建立改变了原有的传统方式，在共享经济模型中，智能参与者将以客户为主导，从而创建一个超越合同的实质性财务会计信息管理系统。区块链技术共享经济模型的主题将规定新的区块链技术公司的会计主题的假设，新的区块链技术共享经济模型的参与者可能具有长期运营标准，或者可能会发生变化。

5.结语

本文分析了根据以人为本的经济阶段信息不对称和信息对称环境下的管理会计理论，创造性地构建了第三、第四代人工智能相结合的会计信息系统。工业革命在信息不对称的以人为中心的经济中，以“企业+区块链”为基础构建“企业会计信息系统+人工智能”；在以人为中心的经济阶段，以“本地区块链+企业”为基础围绕“对称信息”建设“人工智能+企业智能会计信息系统”。本研究为探索人工智能与会计工作方法的创新整合以及会计领域的改革提供了理论依据和经验参考。

【参考文献】

[1]丁胜红，胡俊.人工智能技术下会计信息系统的构建[J].财会月刊，2021(08)：98-102.

[2]戈闯.会计信息化对财会教育的影响[J].中国科教创新导刊，2013(31)：67.

[3]成瑗.采购业务核算的智能化信息处理研究[D].天津商业大学，2010.

[4]李萌.会计信息处理智能化研究[D].天津商业大学，2007.

[5]唐杰，李华丽.基于政府会计制度的高校会计信息系统调整方案设计[J].财会通讯，2020(01)：163-166.

第9篇：人工智能教育的定义范文

【关键词】少子老龄化人工智能时代现状应对策略

引言

人口老龄化是指一个国家“岁以上人口占总人口的比例超过7%，这表明人类可以活得更健康、更长久。但与此同时，新一代人口增长速度低于上一代入口自然减少的速度也带来了一系列严峻的挑战。日本是世界上少子老龄不巨见象最严峻的国家之一。日本政府借力人工智能所带来的“第四次产业革命”的红利，着力解决少子老龄化带来的社会和经济问题。近20年来，日本实施一系列的少子老龄化对策，希望提高总和生育率，降低人口缩减的速度，解决少子老龄化危机下的人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。

一、人工智能时代的来临

人工智能（ArtificialIntelligence），亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。人工智能的发展是不可逆转的潮流，各国政府纷纷采取积极的态度，在政策和资金上大力扶持人工智能产业的发展。日本作为全球科技最发达的国家之一，更是将人工智能作为刺激经济增民和解决少子老龄化问题的关键。日本政府制定了“人工智能战略”，在“人工智能技术战略会议”上，提出人工智能产业化路线，将2017年确定为人工智能关键年，各政府部门对人工智能的研发给与资金支持。此外为了避免人工智能对社会道德、法律等带了的消极影响，日本政府了《人工智能网络化的影响与风险：实现智慧网络社会需解决的问题》报告和《人工智能与人类社会》报告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免恶意使用人工智能的情况发生。

二、日本少子老龄化的现状

少子老龄化是指一方面由于总和生育率降低以及医疗发达、国民平均寿命延民等原因，儿童占总人口比重降低，另一方面“岁以上老龄人口的比例提高的社会现象。根据联合国世界卫生组织的传统标准，60岁以上公民被定义为老年人，一个地区60岁以上老年人达到总人口的10%则被视为步入老龄化社会。65岁以上人口比率超过21%的话，就可以被称为“超老龄化社会”。根据日本国立社会保障人口问题研究所的预测，日本老龄人口比例在2020年将达到26.9%，2035年老龄人口比例将达到33.4%，日本已经毫无疑问地步入了“超老龄化社会”。

另一方面，二战结束后的1947年至1949年，日本出现了第一个生育高峰，平均每年有270万人出生。随着第一次生育高峰的出生人群进入适婚年龄，1971年至1973年日本又出现了第二次生育高峰，最高时每年出生人口达210万。但此后无论是出生人口数量还是总和生育率都在下降。如果一个国家的总和生育率超长时间内低于维持人口长期稳定发展的更替水平（2.1），被称为少子化；如果长时间内低于1.3，则被称为“超少子化”。2005年日本《少子化社会白皮书》指出，日本已经进入“超少子国家”。

根據日本国立社会保障人口问题研究所的调查估计，日本的总人口预计2030年为，亿1，662万人，2048年将不足一亿，下降到9，913万人，2060年预计达到8，674万人。按照这样的人口总数来看，劳动力人口到2060年将降到至50.9%，与此相对应老龄人口将上升至39.9%。也就是说，1位老龄人口需要2位劳动力人口支撑，可以说成为非常严峻的社会问题。15岁至64岁被誉为“劳动力人口”，65岁以上可以从现在从事的工作上退休下来，被称为“老年人”。在日本，国民20岁成年后需要交纳年金的保险费，到“岁后可以获取年金。实际上是现在的劳动力缴纳的年金成为老龄人口的年金。那么随着少子老龄化的推进，会出现什么社会问题呢？因为缴纳年金的劳动力人口变少，获取年金的老龄人口增加，所以人均缴纳的保险费变高。这样就导致经济负担加重，在经济上养育孩子的经济能力变小，形成恶性循环。

三、日本少子老龄化的应对策略

2018年日本原总务大臣、创成会议主席增田宽也在清华大学的讲座“日本的人口减少及其应多策略”中提到“要解决人口问题还需要举全国之力，从国家层面做出政策，而且仅靠中央政府还不够，还需要地方政府一起努力，各个部门互相协作。例如，要想解决老年人护理问题，一是要有足够的从财政支持，二要有专业护理人才，此外还需要通过新技术包括人工智能、机器人等提升护理水平。最后，还应在城市设计和建设上充分考虑老龄化的影响，这其中就包括了财政部、负责劳动合同人口政策的部门以及相关技术产业部门和负责城市开发建设的部门。”

（一）年金保险制度改革

随着人口老龄化，每年用于支付年金的财政支出越来越多，另一方面，少子化导致的劳动力人口减少劳动力人口养育子女的经济负担增大。日本政府认识到少子老龄化是日本迫在眉睫需要解决的社会问题。在日本社会保障制度方面，进行了一系列改革。

首先，社会保障制度的收取方式进行改革。2004年开始，日本政府开始调整给付年龄，延迟退休这一提议开始兴起。按照劳动法的规定60岁退休，如果本人申请，可以延迟退休年龄，同时导入“继续雇佣制度”。随着少子老龄化的推进，到2025年将要面临更加严峻的少子老龄化问题。日本政府甚至提案将老龄人口的那个界限由65岁提高至70岁至75岁。另外也有提案将年金的领取年龄提高至70岁以后开始。其次，提高了劳动力人口的保险费用金额，增加了劳动力人口的保险费负担。为了应对不断增加的保险费用额度，采取了增税的形式。同时以发行国债的方式来实现。

（二）海外移民玫策调整

日本现在少子老龄化问题进展下去的话，劳动力人口越来越少，老龄人口越来越多。劳动力人口不足、医疗、养老护理等方面将面临人手不足、养老金支出带来的政府财政压力等严重问题频发。为了解决这一系列问题，日本调整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新准则”、2006年和2007年的“经济伙伴关系协定（EPA）”批准、2008年的"30万交换生午餐计划”、2010年的“面向第三世界的难民的相关计划”、2012年的“技术移民积分制度”等。内阁府通过反复调查论证指出，如果每年引入20万人的话，日本人口能够维持在1亿人以上，在一定程度上缓解老龄化问题。但是，海外移民也会带来“日本的文化信仰危机”、“社会治安问题”，所以日本政府在全面开放外人劳动力人籍、永住政策以及接受国际难民等方面，持保守态度。

（三）改善育儿养老环境，大力发展老龄产业

2003年被誉为日本少子化对策元年，日本政府开始推进积极的少子化的应对政策，制定了《关于培养支援下一代的当前方针》；2004年进一步具体花了相关政策，出台了《少子化社会对策大纲》；2013年内阁府通过了《少子化危机紧急对策》。少子化政策实施20多年来，日本社会的保育机构，女性在职育儿保障制度及育JL补贴等各个方面不断完善，对缓解少子化进程发挥了一定作用。

在20世纪七十年代，日本政府提出了老龄产业的概念，2000年开始，老年人长期护理相关产业逐渐成为新领军行业，与养老产业相关的医疗、福利相关产业得到了快速发展，老年服装、食品、保健、养老看护等服务行业，形成了有一定市场规模、相对成熟的老龄产业。

（四）导入人工智能及机器人

日本政府高度重视人工智能的发展，为了弥补劳动力不足，机器人及人工智能得到了广泛的关注，被称为“第四次产业革命，’。还在国家层面建立了相对完整的促进机制，希望通过大力发展人工智能，保持并扩大其技术优势，逐步解决人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。日本政府设立“人工智能技术战略会议”，由总务省、文部科學省和经济产业省协作推进入工智能技术研发及应用。比如，无人售货的商店里没有收银员，机器人和人工智能在汽车制造业的导入，能够提高生产率。将人工智能技术应用于养老产业、医疗护理产业，让老龄劳动能够继续工作，从而缓解日本社会劳动力不足。

四、结语