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1-7月份,全国规模以上工业企业实现利润总额42481.2亿元,同比增长21.2%,增速比1-6月份放缓0.8个百分点。1-7月份,规模以上工业企业中,国有控股企业实现利润总额9273.9亿元,同比增长44.2%;集体企业实现利润总额259.4亿元,增长3.7%;股份制企业实现利润总额29907.3亿元,增长22.9%;外商及港澳台商投资企业实现利润总额10197.7亿元,增长17.7%;私营企业实现利润总额14161.6亿元,增长14.2%。点评:中性偏好。统计局解读称,7月份,规模以上工业企业中,国有控股企业利润同比增长34.2%,增速比6月份加快13.5个百分点;其中,中央企业利润同比增长8.5%,扭转了6月份同比下降6.5%的局面。主要归因于石油加工、煤炭和钢铁等行业效益明显提升。
国务院要求中小学设人工智能课程、编程教育概念受关注、盛通股份、泰禾光电
据媒体报道。国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》。明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点。应逐步开展全民智能教育项目。在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科。培养复合型人才。形成我国人工智能人才高地。
在我国人工智能技术的总体发展规划中。也明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略。即中小学设置人工智能课程推广编程教育。高校增加硕博培养形成“人工智能+X”模式和普及智能交互式教育开放研发平台。在2030年我国将要发展成为世界主要人工智能创新中心。专家表示。人工智能的发展是大势所趋。未来所有行业都将随着人工智能而带来升级与变革。此次规划出台。将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度。
人工智能即将进入高中课堂。近日,我国第一本面向中学生的AI教材——《人工智能基础(高中版)》正式。
为什么要在中学开设人工智能课程?这本教材有什么特点?对于中学教师和学生而言,应如何准备才能应对人工智能的教与学?记者对此进行了调查。
全国已有40所学校引入教材
据了解,该教材是华东师范大学慕课中心和商汤科技合作,联合全国多所知名中学教师共同编写,由新闻出版总署批准出版并备案。目前,全国已有40所学校引入该教材作为选修课或校本课程,成为首批“人工智能教育实验基地学校”。
“与其他教材不同,该教材以‘手脑结合’为主要学习方式,不仅关注对人工智能原理的介绍,更加重视这些原理在生活中的运用。”华东师范大学教授,博士生导师陈玉琨介绍说,“作为教材的编者,我们特别希望学生能发挥独特的想象力,设计一些在高中阶段有可能完成的项目,并动手将其转化为独具特色的作品。”
记者看到,该教材共分9个章节,以基础普及性的知识为主,分别介绍了图片识别、声音识别、视频识别、计算机写作和深度学习等人工智能技术的原理和应用场景,每一页都配有彩色图表,并引入了大量科普内容和实例。此外,该教材还配套了一个教学实验平台。
香港中文大学教授林达华表示,目前,人工智能人才面临着全球性短缺,在人工智能和基础教育结合方面,各个国家都还处在探索的过程中,该教材的出版,是人工智能教育的一次重大突破,意味着人工智能将由此走出“象牙塔”,进入高中生的知识范畴。
“今天,技术更迭速度太快,谁也无法预计未来的职业选择,我很乐意让我的孩子在中学阶段就了解掌握一些人工智能方面的知识技能。”一位家长这样告诉记者。
目的在于普及原理引发兴趣
作为一门兼具学术含量和技术含量的学科,对高中学生而言,应该怎样去了解人工智能这门学科;对于高中教师而言,又该如何教学呢?
“大多数中学生的最终职业道路都不会是成为人工智能研究者或工程师,但是未来很多行业都将在不同程度上受益于人工智能的赋能。因此,该学科在中学阶段的教学目标应该定位让学生了解掌握人工智能的基本思想、基础知识以及常用算法和工具。”林达华说。
在陈玉琨看来,人工智能的教学和研究经常要用到高等数学的知识,这已经超出了高中生的知识范围,因此,在中学阶段,教师应注重对相关概念、算法、原理进行定性介绍,“定量的部分,可以留待以后再学。”
多位专家表示,教师在教学过程中,要特别重视对人工智能应用场景的介绍,这不仅会让课堂变得更加生动,学生学习的兴趣更加高涨,同时也会提升师生的思维与创造能力。
“总体而言,在中学阶段开展人工智能课程的主要目的在于普及人工智能的原理与技术,引起学生对人工智能学习的兴趣。当然,也期望能为高等学校培养人工智能领域的拔尖人才奠定相应的基础。”
“校企合作”解决人才缺口
也有专家指出,人工智能是一门新兴技术,中学教师在该领域的知识储备是不足的。
“师资是课程的基础。”上海师范大学教授岳龙表示,“开设人工智能课程对教师的知识结构也提出了新的挑战,因此组建专门的师资培训团队非常重要。”
据记者了解,为帮助教师克服知识储备不足的问题,华东师范大学慕课中心与商汤科技将联合举办多期“人工智能教师研修班”——培养一批人工智能的种子教师,在他们带领下,逐步提升我国教师总体的人工智能素养,从而改善中学教师开展人工智能教育教学面临的困难和挑战。
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容,这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才,而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学,包括各种实验、实训、实习和设计。因此,人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求,有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。三个改革途径(一)引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能,其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中,学生普遍反映由于人工智能课程理论性强,难于从课本理论联系到实际的专业应用上,这样对激发学生的学习兴趣,提高技能应用水平是不利的。
实际上,人工智能涉及的应用领域极为广泛,其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出,每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此,在课程学习的开始阶段,应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域,在一定的提示和引导下通过检索有关文献,访问相关的科研院校网站等方式获取资料,了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况,最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论,这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性,开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节,对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。(二)安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比,高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识,并且把所学知识运用到实践中,这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强,单纯的理论讲解学生难以从中得到启发,也难以体现出高职教育突出实践教学的特点,为此需要安排学生动手实验,从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中,先后提出了一些经典的优秀算法程序,如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等,在科研和工程实际中得到了广泛的应用,在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况,学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序,在提倡开放和共享源代码的今天,通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时,一些软件平台也集成了一些工具箱,如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等,只需设定相关输入参数和数据,便可通过调用工具箱函数实现算法,极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验,教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序,当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如,在讲授启发式搜索时,可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序,并对某个学生给定某个初始棋盘状态,要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果,以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况,从中理解A*算法的原理特点。又如,在讲授BP学习算法时,可根据学生的实际情况对内容进行调整,强调BP神经网络的实际工程应用价值,而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后,要求学生动手运行该程序,并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
(三)启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节,学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结,通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练,提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲,毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用,更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题,对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看,在毕业设计中学生创新的主动性不足,往往停留在继承和模仿阶段,毕业设计作品少有突破和创新。究其原因,并非学生所学知识和技能不足,而是学生未懂得如何分析已有问题,在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
关键词:人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献:
[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.
[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.
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[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息,2007.
[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).
[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).
关键词:人工智能;大数据;交叉领域
自二战时期阿兰•图灵破解恩尼格玛密码机带来胜利的曙光之后,人工智能初见苗头,1956年“人工智能”一词首次由约翰•麦卡锡等科学家在达特茅斯研讨会上提出,时至今日,人工智能经历了60多年的浪潮和洗礼,其中有曙光、有冰封,也有期望。纵观当下,人工智能不仅仅是机器智能,在深度学习和推陈出新的算法推动下,其携手云计算、大数据、卷积神经网络等,攻破了自然语言语音处理、图像识别的瓶颈,像潘多拉的盒子一样在认知科学、机器人学、机器学习等领域全面开花,人工智能涵盖了从基础层、技术层到应用层等多个方面,为人类文明带来了翻天覆地的变化[1-2]。人工智能包罗万象,在其基础上衍生的大数据“洪流”对人类社会的方方面面进行冲击,这些数字的价值已然超越了诸如金钱、财产、黄金、石油,甚至是土地。然而,大数据技术也如同普罗米修斯盗得的圣火,一方面给人间带来温暖和光明,另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此,当我们沉迷于大数据的海洋中时,我们是否有能力像蓝鲸遨游大海一样自由掌舵,是当今大数据和人工智能时代存在的一个重大问题。是“曲径通幽”还是“会当凌绝顶”,我们如何在大数据中“浮游”,而不是一味地扩充,需要理性看待与合理评价大数据对人类生存和发展的影响。
1.人工智能和大数据与“工业革命”
2020年刚刚结束的新一轮美国总统竞选上演了各种“国家闹剧”,为何特朗普在2016年赢得大选,而4年之后却无法连任?时间推移,2016年他胜利的部分原因在于他利用了面临技术威胁的工业行业中工人们的焦虑,同时指责非法移民对美国及美国人资源和就业机会的占用[4]。但在技术浪潮的挑战中,自动化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世纪60年代工业革命时期,机器取代人力,规模化工厂生产取代个体手工生产,即引发了人工智能数据的工业大变革。从机械结构、电气控制等模块的设计和改良,车间机器人的智能化已可以代替人完成生产作业[5]。通过智能化机器人可以减轻劳动负担,还可以用于环境检测[6]和实施救援[7]等,保护我们的人身安全。这些“机器人”在为我们减负的同时确实也引发了“失业危机”,这种现象不仅于美国,日本、韩国和德国亦是如此。我们也许可以形象一下,未来20或30年后,工厂中工伤几乎为“零”,完全实施机器人24小时作业,速度惊人,质量统一,而仅有的几个人使用简单的触摸界面对机器下达“命令”。机器的发展已超乎我们对普通机械的认知,21世纪开发的三大机器人中大狗(BigDog)解决了运动和重载运输问题,特别用于军事领域,被誉为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”;亚美尼亚(Asimo)从人类如何移动上展现了机器人仿人运动;Cog具有了人类所特有的思考,由不同处理器组成的异种机互联网络形成了“大脑”。特斯拉——其除了是电动汽车和能源公司外,还是自动驾驶汽车行业的领跑者之一。其2016年已销售具有自动驾驶、自动自制和自动停车功能的电动汽车,但出于法律和伦理层面,驾驶员还是要坐在驾驶位上,但他可以做他想做的其他事,发短信、打电话或是休息,而不再是驾驶汽车。我们可以不用担心酒驾,不用因为时间紧张而疲劳驾驶,不必为新手司机而变得脾气暴躁……汽车自动驾驶将让我们行驶得更规则、更安全和更“无聊”。自动驾驶上的智能进化,使得自驾型派送车为商业化服务成为可能,还有自驾型飞行器也在被研发,通用、宝马、谷歌等公司一直在努力开发,通过无人机在您家门口投送包裹将对电子商务世界带来更多创造性方案。“如果你够走运的话,机器可以把你当成宠物。”虽为戏谑之言,却又饱含心酸。工厂变得越来越自动化,但其仍需要人类专家,他们才知道如何监控传感器,知道在发生故障时如何进行修复,机器的运行离不开人的监控,只有人的思考才能有新产品的诞生以及高效的生产流程,我们与机器共存,是从体力中解放,但要从事脑力工作。
2.人工智能和大数据与金融的未来
“数字蝶变”席卷金融行业各个领域[8],金融行业应用大数据、移动互联网、人工智能等先进信息技术,累积了非常多的客户信息。通过大数据的帮助,金融公司在分析数据下寻找更多的金融创新机会。在商业智能(BI)的辅助下,电信业可以对客服描述和定位及需求进行预测;保险业可以在进行风险分析的同时进行损益判断;银行业可以调整市场活动,建立信贷预警机制等等[9]。人工智能和大数据让金融业形成了“以客户为中心”的模式。与客户最密切的金融即是金钱,但是它们已经被“支付宝”和“微信”以及更多的电子支付方式取代,越来越少的人使用现金,数字金钱是否会完全取代物质金钱,我们很可能会发展为无现金社会。那么首先“下岗”的是谁呢?答案毫无疑问:银行。巴克莱银行前首席执行官安东尼•詹金斯曾预测,对于工业化国家,银行员工和其分支机构在未来10年内会消失;花旗全球视角与解决方案的一项研究预测,美国和欧洲的银行将在未来10年裁减约180万员工;甚至2016年2月的一份丹麦银行家协会新闻稿表示,银行抢劫案数量连续第5年下降。就支付领域而言,在这样的时代背景下,如何利用大数据技术对跨越式发展的支付行业进行监管,成为一个值得深入研究的课题[10]。在人工智能下,我们都有被银行自动回复或自会读取特定问题的“员工”惹恼过。沟通技巧和财务知识同样重要,因此,银行业员工的下岗只是在基础性操作上,对于“专业咨询”,需要更多受过高等教育、具有更好沟通能力的员工。目前,我国的多数银行还没建立“开放、共享、融合”的大数据体系,数据整合和部门协调等问题仍是阻碍我国金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。大数据的整合、跨企业的外部大数据合作不可避免地加大客户隐私信息泄露的风险。有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。
3.人工智能和大数据与“专家系统”
电子病历数据、医学影像数据、用药记录等构成了医疗大数据。医疗数据不仅包括大数据的“4V”特点,即规模大(volume)、类型多样(variety)、增长快(velocity)、价值巨大(value),还包括:时序性、隐私性、不完整性和长期保存性。医疗大数据可以提供预警性,当数据发生异常时,通过一定的机制可以发出警告,从而迅速采取相应措施,及时解决问题[11]。成立于1989年的美国胸外科协会(STS)数据库,至今已经涵盖了美国95%的心脏手术,收集了500万条手术记录[12]。其中的先天性心脏手术(CHSD)数据库是STS数据库的重要组成部分,是北美最大的关注儿童先天性心脏畸形的数据库,被认为是医学专业临床结果数据库的金标准。近年来,基于CHSD数据库所进行的数据挖掘不断增加,大型数据库对提高医疗质量所起到的正向作用正在日益凸显。如Welke等基于CHSD数据库探讨小儿心脏外科病例数量和死亡率之间的复杂关系[13];Pasquali等基于CHSD数据库探讨新生儿Blalock—taussig分流术后的死亡率[14];Jacobs等基于CHSD数据库采用多变量分析方法来研究病人术前因素的重要性[15];Dibardino等基于CHSD数据库采用多变量分析的方法来探讨性别和种族对进行先天性心脏手术结果的影响[16]。这些都是在医疗领域采用人工智能提供的医疗诊断,形成了“专家系统”,专家系统可以说是一种最成功的人工智能技术,它能生成全面而有效的结果。借助医疗大数据的平台,“专家系统”可以智能辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断、合理用药、远程监控、精准医疗、成本与疗效分析、绩效管理、医院控费、医疗质量分析等。不仅是数据平台,“达芬奇机器人”可以看成医疗的高精尖“人工智能”,它能缩短泌尿外科手术以及术后患者恢复时间,促进患者早期下床活动,减低并发症发生率[17]。达芬奇手术机器人在消化系统肿瘤、泌尿系统肿瘤、妇科肿瘤和心胸部肿瘤等手术中均有运用[18]。正是机器人,还有其他人工智能设备,如插入手表或衣服里的传感器、植入我们皮肤下的芯片,以及智能手机中装有各种“专家系统”的远程医疗、预防医学,甚至是器官的3D打印和虚拟现实治疗等的发展,让医学发生相应的转变,并使其逐步突破人类的传统健康概念,那么是否意味着医学将成为只有科学性,毫无直觉性的学科呢?我们携带的内部传感器和外部应用程序将成为我们的医生吗?“你好,医生”被“嘿,Siri”取代吗?这不尽然。医学必然将是向精准化发展,并更具个性化、参与性、预防性和可预测性。医生不再是疾病的修理工,而是改善我们健康状况的顾问。直观当下,我们还是被“看病难”所困扰,我们提出“分级诊疗”,是在拥有家庭医生、全科医生和专科医生的基础上再加上人工智能,以实现预期的健康监测、辅助诊疗和疾病筛查。
4.人工智能和大数据与教育变革
面对各行业和各学科,教育作为传承文明和创新知识的载体,似乎被排除在人工智能之外。就目前而言,人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题[19]。我国目前更想要做到的是在教育上消除“信息鸿沟”,促进教育公平、均衡发展。因此,目前可以看到人工智能的教育多在于语言学习软件,通过虚拟技术和人工智能构建一个灵活的、可扩充的虚拟交互平台,设计多维虚拟场景和智能人工角色,实现不同场景下人机角色的交流和学习,提升学习者的口语能力和语感知识[20]。这使得教师不再是唯一的知识传播者,任何互联网搜索引擎都将提供比教师所有的更多信息,并且可以更快捷地获取。肺炎疫情暴发以来,远程网络教育成了主要教学形式,互联网教育形式其实早在小学、中学和大学中运用,虚拟现实技术在教学领域的研究和探索也在全面展开。谷歌已经开发一款VR纸板视图,并将研发的虚拟课程一起推向市场,使现实生活中在生物课上解剖一只青蛙成为一件容易且有趣的事,通过虚拟青蛙,学生们可以去除心脏和其他器官,而不再是象征性的抽象体验。虚拟现实可以像互动游戏一样,比单一的在教室听老师授课带来更多乐趣和体验,学习效果可能更好。我们的学习是知识的积累,那么教育就是我们的库,荀静等结合自身情况对西安工业大学知识库构建进行探究,认为机构知识库在保存知识资产的同时,更重要的是促进学校知识资产的传播利用和管理,提升学校影响力和学术声誉[21]。刘畅等通过对东北大学机构知识库服务的推广研究,了解到开放获取的概念和实践已经受到了广泛的认可,机构知识库不仅可以成为一个知识的存储库,也可以成为各个学科领域的学者进行在线交流的平台,提供个性化的增值服务,既有利于机构知识库的内容建设,也可以进一步促进学术交流和科研合作[22]。知识库,即大数据的有机整合和有序利用,是学术成果、视频文档、实验数据等进行收集、长期保存、传播和提供开放利用的知识资产管理与教育服务[23]。
5.人工智能和大数据应用的共性需求
人工智能和大数据时代,海量的信息来自“五湖四海”,但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多,不仅仅是云存储,对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用,目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场,大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24],是我们的共性需求,与传统的统计分析技术相比,数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反,它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来,数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。
6.人工智能和大数据的展望
大数据与人工智能相辅相成,在人工智能的加持下,海量的大数据输出优化的结果,使人工智能向更为智能的方向进步,大数据与人工智能的结合将在更多领域中击败人类所能够做到的极限。漫长的人类历史发展和进化,信息和人类一直“缠缠绵绵”“你追我藏”,因此,我们应该明白信息就是信息,我们需要的是“维基百科”,而不是仅仅的“维基”。走出狭隘的信息资源,管理和洞察大数据,才是对数据的有用。因为,我们早已告别了数据库放在一间房间的时代。此刻不得不提蓝鲸法则——大数据之道:了解数据懂得利用数据的“浮力”才是关键;“以简约为目标”将数据最终形成洞察及行为;可以通过“数据”“信息”“知识”流程式、组合式、直通车式各种需要的方式来获取[27],在简约中“印象”处理繁杂的大数据,使之“为我所用”。=数据也是一门科学、一项技术,如果实验不能证明其具有可重复性和一般性,那它是没有科学依据,但是,任何一项科技,如果你坚信它必将改变社会和商业,选择从长期展望其发展并持续付出努力,那么就是一种战略选择[29]。人类社会的政治、经济、文化、思维等固有“态势”被重刷,数据思维将为我们带来一个智能全新的世界观。
关键词:人工智能;传统绘画艺术;艺术审美;大数据
传统绘画艺术从地域上来说可以简单的分为中国传统绘画艺术以及西方传统绘画艺术。中国传统绘画多讲究神韵,跃然纸上的色彩和线条都颇具象征性,画家所呈现出的往往是一种意境。传统的西方绘画在文艺复兴时期达到了鼎盛的状态,从画面结构来说比中国传统绘画更注重科学与现实的结合。透视,几何,材料等概念的灵活运用使画作在画家笔下达到了一种均衡的美。无论是中西哪种绘画都需要借用笔,刀等工具,通过墨,颜料等绘画材料,在纸,木板,织物等平面工具上,通过构图、造型和颜色等表现手法,创造出可视的形象。
人工智能(Artificial Intelligence AI)是一门技术科学,主要研究用机器模仿人类的思维、感知等智能活动,用理论、方法、技术及应用系统使机器能够代替人类做复杂的智力劳动。
传统绘画与人工智能作为人类智慧活动的两个方向有着各自不同的特性,但随着科学技术的大力发展,艺术家与科学家在各自不同的领域越来越意识到两者的共同性。人工智能技术在传统绘画上的应用,把科学技术与传统绘画有机地结合在了一起,为创造和传播传统绘画艺术提供了先进的方式,大数据的支持,为传统绘画领域带来了新变革。
一、人工智能下传统绘画艺术的发展与创作
早期用来表现传统绘画的新媒体方式多采用了数字化复刻绘画,或者通过动漫、电影、摄影等方式来表F。融入人工智能技术后,传统绘画艺术就范围来说仍然属于新媒体艺术的一个组成部分,但却呈现出了多样的变化。
自1973年始,Harold Cohen(画家,San Diego加州大学教授)所编译的电脑程序“AARON”就开始了自动绘画的过程。
2013年,电脑程序“The Painting Fool”,在巴黎举办了展览会,新闻媒体竞相报道,其中部分作品花了多年时间创作。从形式上来说这就是一场传统意义上的艺术作品展。
年初Google旗下的深度学习神经网络研究小组通过算法教会计算机自主创作绘画的能力。Google称其为Deep Dream。本次绘画作品展引来了大批对科技与现代艺术感兴趣的观众。最终,由人工智能创作的绘画被一位专业的拍卖商拍下,最高单幅的价格甚至达到了八千美元。在Deep Dream的创作中主体内容包括了各种天马行空的海景,漩涡;风格奇幻的城堡以及各种拥有三头六臂的动物。从风格上看接近法国的后期印象派,有轮廓但不具体,有缤纷的色彩,但却不是客观物体原来的色彩,然而整幅画面的跃动感却似乎能表达出作者的主观情感。
此外,受众们可以利用公开的代码,编译出属于自己的Deep Dream图像,艺术家的灵感有时来源于对某一物体的想象。Deep Dream正是从这个方面折射出了人类的创造力和想象力。
人工智能创作传统绘画不得不提到两个概念,即深度学习和神经网络。2006年,杰弗里・希尔顿等人提出了深度学习的概念。深度学习是人工智能学科下的一个分支,通过编译教导计算机进行无监督学习,以此来解决深层优化的问题。深度学习概念是目前人工智能像人脑一样处理数据的关键算法。
人工神经网络,它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。(百度百科)
Deep Dream中的画作即是由人工神经网络创作,也就是用软件模拟大脑神经元处理信息的方式。软件先要接受大数据训练,通过分析数百万个大数据后才能识别图像中的物体。在Deep Dream创作绘画的过程中,程序先向神经网络输入一张图片,然后由神经网络进行自我调整,软件之前已经有了数据库,神经网络要从中寻找出与数据库中物体相似的地方再进行编译,于是一幅人工智能画作就完成了。
二、人工智能下的传统绘画艺术传播的文化价值
人工智能创作的绘画在传播时呈现了两级分化的局面,一方面有人高价收购人工智能绘画,而另一方面,有人却对这样的迷幻风格难以接受。暂不论人工智能绘画的画作质量,在文化价值上,人工智能绘画是否能算是创作并且富有感染力吗?
绘画创作就其动机来说存在多种类别,有的是有感于情境而创作,作者将情感上的汇集融入绘画作品;有的是为特定目的而创作,比如早期石刻的农耕渔织狩猎图等;还有的画作则是为了宣扬宗教观念,教育宗教信徒而创作。由此可见,在这些创作动机中,既存在单纯表达情感思想的艺术,也有为传播特定信息的艺术,还有为将宗教观念具象化,通过绘画创作更直观的进行表达的艺术。在评论艺术的本质时,有感于情境而作的绘画创作更接近绘画艺术的本质,在这种绘画艺术作品中可能包含了普遍的对人类情感及相关价值观的探索。或许,人工智能下的绘画艺术应该独立成为一个门类,毕竟相较于人工智能的逻辑化、程序化。绘画艺术应是属于人类展现天赋,表达情感的领域。
传统绘画艺术诞生至今,文化价值的体现皆是因为画作中的主体性、不确定性、奇思妙想,抽象感知展现了人类灵魂深处的情感。
三、人工智能下传统绘画艺术的传播
绘画作品具有其独特的传播的功能,首先绘画是一种是具备信息承载能力和传播能力的传播介质。其次,绘画作品中的内在感染力以及受众欣赏过程中能动的二次创作也为传统绘画作品的传播提供了动因。此外,经济基础决定上层建筑,随着人们物质水平的逐年提高,越来越多的人们走进博物馆,美术馆,艺术长廊等多种艺术场所,借由这些渠道了解艺术,欣赏艺术,以此来满足精神需求的增长,由此可见,当下艺术产业领域正受到各方的重视。然而现代社会,艺术生产与艺术消费市场分离的局面,也使传统绘画作品的传播成为必然趋势。
对艺术信息产生情感反馈是人类独有的思维和能力,通过人工智能的神经网络以及大数据分析不仅能创作绘画,还能对传统的绘画艺术作品进行分析判断,继而整理出一套基于大数据分析的传播方案。这样的方案是否可行呢,在当今这个信息爆炸以及媒介去中心化的时代下,越来越多的受众通过各种方式接触到传统绘画艺术,因此当受众面临绘画艺术鉴赏时,便产生了选择障碍。
传统的绘画艺术传播是指在艺术创作和鉴赏阶段所形成的人内信息交流。它的传播模式分为人际传播,把关人推荐和群体传播等。这些传统的传播方式经过多年来的验证确实具有一定的实际意义的,但在针对个体差异上的分类推荐却不是很明显,面对庞大的信息量以及高度差异化的传播需求,如今传统的艺术传播方式,其可行性正在逐渐下降。而人工智能应用于艺术传播,通过云计算可以精确而高效地分析和处理艺术信息。并且通过庞大的大数据资源加强索引优势,速度与精度的大幅度提升正是传统的艺术传播过程中所缺失的。
τ诨婊艺术来说,千人千面,每个人都有自己独到的理解,同一件作品可能有的人喜爱,而有的人无感,在海量绘画作品中筛选出针对目标受众的艺术作品,尤其是不具备绘画专业知识的受众在面对诸多绘画作品时,往往会没有头绪,不知如何进行选择和鉴赏。
四、结语
在人工智能传播传统绘画作品时,受众并不纯粹只是受者,而是具备了双重身份,由被动的欣赏者转变为了主动的创作者。借助神经网络,每个人都具备通过绘画表达内心情感的能力。虽然当前的人工智能下传统绘画艺术的发展还存在这一定的不确定性,但是相信随着人工智能技术的高速发展,今后人工智能创作的绘画一定会在现今的绘画领域独树一帜。此外人工智能的神经网络尚不能对所有绘作品充分理解,但是在速度和精度方面却得到了很大的提升,如果再结合当下其他一些完善的学科,比如结合个体信息,设计心理学,消费学,历史学,哲学等多方位的研究。人工智能系统就能根据受众的个人信息等预测处其的欣赏层次以及需求推荐给受众相应的作品。
人工智能使传统的绘画艺术具备了无限延伸的维度空间和各种难以预料的不确定性,颠覆了传统的绘画传播体系,实现了传统绘画艺术最本质的创作与传播。
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摘 要:多媒体教学手段的引入,极大地增加了课堂的信息量,丰富了课堂教学的表现形式,但是同样也暴露了教材信息量不足、多媒体教学素材匮乏等问题。本文结合作者的教学实践介绍了在备课过程中利用Internet搜索引擎拓展多媒体教学内容、丰富多媒体课件素材的方法。经过32学时的“人工智能”本科生课程实践,验证了该方法的可行性和有效性。
关键词:搜索引擎;多媒体教学;备课
中图分类号:G434
文献标识码:B
图文声像并茂、形象生动直观是多媒体教学最基本的特点。多媒体可以在较短时间内提供较传统教学模式更多的信息,提高教学效率,这是多媒体教学最突出的优点。此外,多媒体教学能够充分发挥计算机网络的辅助教学功能,学生可以从网络上查阅教师的电子邮件和教辅资料,最大限度地节约教育资源,把教师从传统的教学模式中解放出来,从而有更多的时间和精力应用到科研、教研等创造性工作中去。但是在多媒体教学备课中也暴露出一些新的问题,比如信息来自哪里?多媒体课件的素材来自哪里?
Internet是一个巨大的信息资源宝库,充分利用Internet资源可以对多媒体教学的信息和素材形成有益的补充。但是Internet信息过载和资源迷向问题又使我们面对浩如烟海的信息资源无所适从。Internet搜索引擎的诞生为我们提供了信息获取的强有力工具,只需要输入关键词或关键词的组合进行搜索即可,高级搜索技巧也可以通过阅读网站上的帮助信息来很快掌握。
下面从四个方面介绍多媒体教学在备课过程中如何利用Internet搜索引擎拓展教学内容、丰富课件素材。
1 利用Internet搜索引擎对教学内容追根溯源
2005年全国高等学校教学督导工作研讨会上,哈尔滨工程大学总督学杨曜根教授在报告《让新的教学理念进课堂》中指出,目前在课堂教学内容上往往是重“结论”、轻“过程”,只是注重传授前人已解决的定理、概念、知识的现成结论,不注重揭示前人对这些知识的艰辛探索过程。其实,这不单纯是理念问题,往往不是教师不想讲过程,而是不会讲,这都受着教材内容和教师知识面的制约。
正如杨教授所言,“每门学科的发展过程,每门学科中新观点、新原理的建立,科学技术的发现、发明和发展,无不是前人向传统、敢于向权威挑战、大胆想象、不断创新的结果,充满了前人大胆求异、创新的事例,展示这些在学生面前,正可以大大启发学生的好奇心、兴趣,培养学生逆向思维,引导学生不断发问‘为什么’,培养学生的求索精神”。但这些过程事例很少编入现行教材中,传统的教学手段课堂信息量有限,作为教师当年也没有在课堂上听过这些过程事例,事实上这是一个盲区,需要另辟蹊径来扫除这个盲区,而Internet搜索引擎则是“扫盲”的有力工具之一。
举例来说明这个问题。人工智能的教材中对人工智能本身的发展历程介绍的较多,但是逻辑演算作为人工智能课程的重要内容,逻辑学本身的来龙去脉在教材中却鲜有提及。备课时,当然可以跳过逻辑学的历史,也可以去图书馆查阅逻辑学专业书籍,但是利用Internet搜索引擎不失为一种便捷的方式。我们只需要在Google等搜索引擎中输入“逻辑学”、“起源”、“发展”、“分支”等关键词的简单组合,就可以很容易地找到“逻辑学传统上可分为古希腊的逻辑学、中国的名辩、古印度的因明学三个分支”、“现代逻辑学已从单一学科逐步发展成为理论严密、分支众多、应用广泛的学科群”等,再顺藤摸瓜,搜索“古希腊 逻辑”、“名辩 逻辑”、“因明学 逻辑”、“现代逻辑学 分支”等关键词,便可向前把2000多年前印度的正理派、中国的墨子、古希腊的亚里士多德都追溯出来,向后把量子逻辑、控制论逻辑、概率逻辑、价值逻辑、法律逻辑、科学逻辑等信手拈来,经过进一步加工提炼,融入到课堂教学中,对拓展学生知识面、激发学生的探究欲望能起到良好的作用。
2 利用Internet搜索引擎为课堂讲解旁征博引
在课堂上旁征博引,能够丰富教学内容,提升知识的吸引力,增强教师的表现力,激发学生学习兴趣,同时,对同一个问题换个角度、换个说法来阐述,也易于学生理解和掌握,提高课堂教学实效。但是旁征博引对任课教师的知识面要求非常高,尤其对于青年教师,因此在备课时有针对性地利用Internet搜索引擎拓展自己的知识面是非常必要的。
还是举例来说明这个问题。Agent是人工智能领域研究的热点问题,Stanford著名人工智能学者Hayes-Roth讲过“Agent是人工智能最初的目标,也是人工智能最终的目标”,而我校现行人工智能课程教学大纲中并不包含这部分内容,为了引领学生走到学科前沿,我准备了2个课时补充讲授Agent。但目前国内的人工智能教材中,仅有蔡自兴教授的《人工智能及其应用》一书将Agent作为一章来讲解。Agent理论部分的几个概念非常抽象,且学术界观点不一,如果仅将一家之言介绍给学生,不但学生难于理解,而且容易片面认识问题,因此广泛引用和介绍学术界的观点是非常必要的。在准备这部分内容时,Internet搜索引擎发挥了重要作用。用“agent definition”等关键词在Google中搜索,并根据搜索结果不断追溯和拓展,就可以查到Agent一词的拉丁语起源――agere。Agent作为人工智能术语首见于Minsky的《Society of Mind》一书,以及Agent在美国传统词典中的定义,Jiming Liu & Jianbing Wu、Hayes-Roth、Smith, Cypher & Spohre、Wooldridge & Jennings、Shoham、Russel & Norvig、IBM等学者和公司从自主、智能、软硬件、心智、实体等各个角度和立场给出的定义和讨论,将这些内容融合提炼之后呈现给学生,无疑会加深学生对抽象概念的理解,同时对教师本人的知识面也是一个丰富和扩展的过程。
3 利用Internet搜索引擎对教学用例举一反三
多媒体教学用例必须遵循针对性、典型性、启发性、科学性、思想性、简洁性、趣味性和生动形象性等原则,才能达到较好的授课效果,提高教学质量,但是备课时要准备如此恰当的例子却非常困难。利用Internet搜索引擎可以开阔备课思路,对教学用例举一反三。
例如,人工智能中著名的“猴子与香蕉”问题在蔡自兴先生的《人工智能及其应用》教材中仅举此例用于讲解状态空间问题表示法。利用Internet搜索引擎还可以找到该问题在讲解问题归约、谓词逻辑、产生式系统等知识表示方法时的举例及动画演示过程,将这些举例贯通起来在知识表示总结时使用,并借用网上制作好的动画演示,课堂效果很好,且备课效率很高。
4 利用Internet搜索引擎对课件素材锦上添花
多媒体课件是多媒体课堂教学的关键,是影响多媒体课堂教学效果的重要因素。课件过于简单和粗糙,或者过于花哨,过多过滥地使用多媒体效果,会分散学生注意力,不利于学生课堂学习,致使教学效果降低。因此简洁明了、形象生动的多媒体素材必不可少。利用Internet搜索引擎的图片、音乐等搜索功能可以获得很多极富表现力的音像资料来阐释或演示抽象的概念和原理。
在人工智能课上讲解语义网络时用到这样一个例子:用语义网络法描述歌曲《军港之夜》中“军港的夜啊静悄悄,海浪把战舰轻轻地摇”这一句的意境。准备这个例子的时候,除了准备解题过程,我还搜索了一首《军港之夜》乐曲、一张军港夜幕降临时的照片和演唱者苏晓明的照片,加工处理后做到多媒体课件中,并做到不喧宾夺主。在课堂教学中讲这个例子时,发现学生随着轻柔的音乐、美丽的画卷一起随着老师分析着问题,都聚精会神的。
在讲解启发式搜索算法时,我从网上搜到了孔子的名句“人无远虑,必有近忧”,唐代诗人卢纶的《送吉中孚校书归楚州旧山》,其中有四句“林昏天未曙,但向云边去,暗入无路山,心知有花处”,同时还下载了学校的平面图,用“人无远虑,必有近忧”引出启发式搜索利用启发式信息的思想,利用卢纶的诗来阐释启发式搜索的意境,再结合学校的平面图提问学生去附近的超市(在图上均有标注)购物时如何规划路径。就在这样一种轻松甚至诗情画意的氛围中,学生便深刻领会了启发式搜索的思想内涵。
此外,利用丰富的多媒体素材还可以对学生进行科学素养的熏陶。例如,在准备人工智能发展史这一课内容时,我们从网上搜到了Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等在人工智能发展史上举足轻重的学者的照片,照片中透出的大家风范、学者目光中流露的执著精神、表情中蕴含的严谨深邃、笑容中深藏的儒雅乐观……无不感染着学生。
5 结论
在开展多媒体教学实践中,利用Internet搜索引擎辅是第一步,对信息的加工处理、凝练升华是备课时一项更艰巨的任务,这个问题已有很多文献探讨过,本文不再赘述。
参考文献
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一、人工智能概述
人工智能(AI)又称为机器智能,John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上,著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解,所以除此之外还有很多种定义,但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说,人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用,这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。
二、会计行业人力资源的现状
企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用,尤其是作为服务型的会计行业,因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平,可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理,所以无论是在数量上还是质量上,会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中,但是我们仍然可以归结出以下问题。
(一)文化水平普遍较低
目前我国会计人员数量众多,但是文化水平普遍较低。数据显示,截止2014年我国已有1600万的财会人员,而注会人数仅有16万。在这1600万人中,只有13%的人员经过专门的会计培训,10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。
(二)部分人员职业素质不高
一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富,接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高;另一方面是职业素质不高,会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一,而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视,部分会计人员法制观念淡薄,在工作中徇私舞弊甚至造假作假等,造成账务混乱,带来财务和税务的风险,降低了行业公信力。
(三)会计人员队伍能力结构失衡
目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡,而且呈现两极分化的趋势,一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多,几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口,高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余,但是仍然没有得到实际应用和全面推广。
三、人工智能带来的影响
(一)人工智能适用于会计行业
随着社会经济发展程度的不断提高,人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作,会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异,它经历了从早期的手工核算到会计电算化,再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言,在未来的几年里,机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作,它可以完成人类大部分的工作,这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度,如图1所示。
如同上升的冰山一样,随着人工智能的发展与完善,将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作,例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代,审计、税务等基础的财务人员会逐步减少,取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合,互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展,以及支持财务分析和会计信息系统的创新,人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升,因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的,它没有感情,不能彻底地实现灵活思考,例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时,人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力,因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。
(二)人工智能促进会计行业的发展
随着人工智能浪潮的到来,及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势,可以在以下几个方面促进会计行业的发展。
1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题,这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误,另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入,则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题,减少了会计信息混乱和财产流失的风险。
2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作,同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后,可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上,转而有机会去处理更加复杂的事情。
3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析,甚至可以对建模分析、对投资预测,相对于人类有限的信息存储量和计算能力,人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时,人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响,可以通过学习来识别财务风险,化解安全隐患,建立预警模型。
4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能,会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作,现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作,从而减少财务核算型人员,减少用工的成本。
(三)人工智能带来的变革
1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情,从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来,而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化,同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术,会计可以实现集中的财务共享模式,让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。
2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源,这部分人力资源要想不被淘汰,必须从自身实现转型,由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧,但是始终达不到和人类一样的智慧,因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据,管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。
3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员,企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比,引入人工智能后的组织结构精简干练。
4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步,这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成,在新型的人力资源管理中,服务被一分为二。如图表2所示。
四、启示
(一)人力资源规划
科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员,会计行业的岗位需求将逐步下降,虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧,甚至可以超过人类,但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能,挑选适合的“人”去担任相应的职能。
(二)人才招聘与薪金管理
随着网络技术的发展和电算化的普及,作为会计人员,应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用,财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书,还应当考查其IT等相关技能,优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系,合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才,并且随着人工智能的进一步发展与引进,应逐步扩大两者的差距。
(三)人才培训与发展
时代在不断发展,会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术,让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能,乘势提高自身核心竞争力;另一方面,会计行业应大力培养高层次的复合型人才,让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断,能够在海量的数据中做出取舍,准确预测,做一些人工智能所不能完成的工作。
(四)企业文化整合
人工智能作为一种新概念被引进,势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看,对已经遵守若干年的企业文化,尤其是老员工,总是沿袭自己习惯的做法,不愿意接受新的思维方式,但是一味地抱残守缺,只会阻碍组织的前进,甚至陷入“第二曲线理论”。因此,会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。
(五)完善信息系统
一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平,加快完善运行平台等系统设施,在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划;另一方面,只有适合自身领域的人工智能才是最好用的,必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能,会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。
关键词:人工智能;计算机辅助教学;智能计算机辅助教学系统
随着现代科学技术的飞速发展,先进的技术在教学领域得到了广泛的应用,并对教学过程产生了深刻的影响。其中,人工智能技术产生的影响最为深刻。它将先进的教学手段引入教学过程,在营造理想的学习环境、激发学生的学习兴趣以及提高教学效率等方面起到了重要作用。
一、人工智能
1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科相互渗透发展起来的一门综合性的交叉学科和前沿学科。其精确定义是:一个电脑系统具有人类知识和行为,并具有学习、推断、判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。
2. 人工智能的研究内容
人工智能作为一门综合性学科,其研究内容涉及到许多方面,其中与教学实际关系较为密切的是以下四个方面:
(1) 问题解决。问题解决(Problem Solving)是人工智能研究初期的主要研究内容之一,也是其他内容的研究基础,它主要研究计算机的知识表达和推理技术。
在教育领域中,研究问题解决的实际意义在于,把人类解决问题的基本过程赋予计算机,使其能够按照人类的思维规律进行问题解决,帮助学生进行有效的学习。
(2)模式识别。模式识别(Pattern Recognition)是近三十年来在信息科学与计算机科学的基础上发展起来的新兴科学,后期它又受到了人工智能科学的影响,得到了新的发展。因此,常被作为人工智能学科的一个分支。
简单地说,模式识别就是研究用电子计算机代替人来识别事物和环境的方法。所谓模式是指那些供参照模仿用的理想化的标本。因此,具体来说,模式识别的含义就是识别出给定的事物与哪一个标本相同或相似。模式识别有时可以理解为模式分类,即判别给定的事物应该属于哪一类标本。被识别的给定事物通常是字母、符号、汉字、图像、声音、语言、景物,也可以是统计数字、图表、教授状态、学习状态等,应用于教育时则称为教育模式识别和学习模式识别。
(3)自然语言理解。对自然语言理解(Natural Language Processing,简称NLP)的研究能为实现人机自然语言直接通信提供可能,并减少软件生产的负担,从而间接地推动计算机的广泛应用,提高自动化操作效率。因此,它已经成为人工智能研究中最为棘手的问题。
自然语言是人机对话的最方便的语言,其发展的最终目标是把自然语言作为程序语言来使用,使计算机直接执行自然语言,不需要中间的解释过程。
在教育领域中,计算机对自然语言的理解有助于人机对话的实现,从而能够增进计算机与学生之间的交互作用,把原有的计算机辅助教学条件下的计算机主动变为智能计算机辅助教学条件下的人机交互主动。
(4)专家系统。所谓专家系统是指一个(或一组)能在某特定领域内,以人类专家的水平去解决该领域中困难问题的计算机系统。其特点在于能把人类专家在解决问题过程中使用的启发性知识、判断性知识分成事实与规则,以适当形式存储到计算机中,建立知识库,并基于知识库采用合适的产生式系统,按输入的原始数据选择合适的规则进行推理、演绎,作出判断和决策,可起到专家的作用,因此称为专家系统。
专家系统是人工智能中最为重要的研究内容,在教育领域中的应用也最为广泛与活跃。教学专家系统的任务是根据学生的特点,以最合适的教案和教学方法对学生进行教学辅导。
二、计算机辅助教学
1. 计算机辅助教学的定义
计算机辅助教学(Computer Aided Instruction,简称CAI)是在计算机辅助下进行的各种教学活动,以对话方式与学生讨论教学内容、安排教学进程、进行教学训练的方法与技术。CAI能为学生提供一个良好的个人化学习环境。通过综合应用多媒体、超文本、人工智能和知识库等计算机技术,克服了传统教学方式上单一、片面的缺点,有利于激发学生的学习兴趣和认知主体作用的发挥。同时,它所提供外部刺激的多样性有助于知识的获取与保持。因此,使用CAI能有效地缩短学习时间、提高教学质量和教学效率,实现最优化的教学目标。
2. 计算机辅助教学的现状
尽管计算机辅助教学要比传统的教学模式先进不少,但并不是最完善的,它还存在许多不足,主要表现在以下几方面:
(1) 缺乏人机交互能力。在教学过程中,CAI课件的教学信息是按预先设置的教学流程机械式地提供,教师只能按预定的课件流程进行操作,学生的学习也是被动的,不能很好地参与教学过程。因此,人机交互能力没有很好地体现出来。
(2)缺乏师生互动。学生在自学及使用现有的CAI课件时,大多采用的是自主学习的方式。使用这种方式时鲜有师生互动,因此课件的效果会大打折扣。同时由于缺乏网络支持,现有的绝大多数CAI课件都是在单机环境下运行的,无法使用网络来快速更新知识内容,更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
(3) 缺乏智能性。现有的CAI系统很多都没有智能性,无法进行有针对性的教育。学生的学习是被动的,他们不能根据自身情况调整学习进度。对教师而言,教学参与度太低,他们不能按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容,更不能给予不同的教学模式与方法。
(4) 缺乏广泛性。CAI系统的设计都是围绕某一知识领域,对于教学内容、问题的设计和答案的呈现,都必须在原设计系统允许范围内实现,无法根据具体教学、学习情况提出新的方案。
由此可见,传统的CAI系统本身具有无法克服的缺点。随着人工智能技术的发展,人工智能技术将会越来越多地应用在教育领域。把人工智能技术引入CAI系统,使CAI系统能合理安排教学内容,变化教学方法来满足个性化教学的需要,因此就产生了智能计算机辅助教学系统。
三、智能计算机辅助教学系统
随着计算机科学和人工智能技术的不断发展和成熟,将AI引入CAI中,使CAI系统可以理解教什么、教谁以及如何教,因而也就能合理安排教学内容、改变教学方法,去满足个别教学的需要,这就是以AI技术和认知科学理论为基础而形成的智能计算机辅助教学系统(Intelligent Computer Assisted Instruction,简称ICAI)。它是计算机应用技术的一个新领域,代表了一种新的教学思想和教学方式。智能计算机辅助教学系统的出现,提高了教学质量,改善了教学的效率。
1. 智能计算机辅助教学系统的基本结构
ICAI系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等三方面应用人工智能技术。其本质上是一个基于知识的教学专家系统,通常由专家模块、学生模块、教师模块和智能接口模块组成。它的组成结构如下图所示:
(1)专家模块(知识库)。专家模块是由题域知识构成,它包括两方面的知识:一是教材内容、提问信息、教材重点、难点、评价等有关课程的知识;二是有关应用这些知识来生成问题,推理解题的知识。其功能有:作为系统全部知识的来源,为系统其他模块频繁调用,以实时完成用户行为响应,通过知识库知识,生成相应的问题、任务以及解释;通过同步问题解答,并通过预期学生行为与实际学生行为之间的比较,评价学生知识掌握程序以及学习状态、学习方式偏好等。这个部分相当于一个根据事实进行演绎推理求出解答的专家部件。
(2)学生模块。系统通过学生模块建立对学生的了解,通过比较学生行为与专家行为,对学生进行智能模拟,包括学生的知识状态、认知特点和个性特点等。学生模块用来表示学生的学习历史、当前知识水平、解题行为等方面的知识。其任务是:表示学生对所学知识的理解程度,反映学生已掌握和未掌握的部分,通过发现错误并作出错误根源的假设,为进一步指导提供依据。
(3)教师模块(教学策略模块)。在CAI 课件的交互作用中,教学策略是与教学内容融合在一起,通过教学的分支来体现的。这样做的不足是,某一教学内容只能按某一种(或几种)固定的教学策略来教。而在ICAI中,教学策略与教学内容是分开的。这样在教学过程中,系统可随时根据教学的需要,选择不同的教学策略。
教师模块的主要任务是在一定的教学原理的指导下,选择适当的教学内容,并通过接口以适当的表达形式,在适当的时刻展示给学生。该模块的主要功能有:为学生提供学习环境;指导学生的学习活动;解释现象、过程和原因;为学生提供帮助和学习材料;监视和评价学生学习活动。
(4) 智能接口模块。智能接口模块的作用是处理学生与系统间的信息交流。模块要完成两项任务,一是在教学模块作出教学决策后,智能接口模块要以一定的形式把教学内容发送出去;二是建立学生输入信息的方式,接收学生输入的信息。
2. 智能计算机辅助教学系统的发展方向
ICAI系统在发展中不是孤立、单一的,它是伴随着多种技术以及人工智能在多种领域应用的不断发展而发展的。其未来的发展方向表现为以下几方面:
(1)与网络技术的结合。随着多媒体技术和Internet网络的飞速发展,多媒体教育应用与Internet网进一步融合,CAI 不仅仅只在智能上单一发展,它不可避免地还要向多维的网络空间发展。目前,已有不少基于Internet网的多媒体教育系统在使用,它们借助网络的优势,完成在线学习、实时讨论、网上测试等多种教学任务。将网络CAI与智能CAI有机结合,互相补充,能构建成一个新的系统工程。
(2)智能(Intelligent Agent)技术的使用。人工智能(AI)技术在ICAI中的应用,除了体现在对多媒体教学系统中引入学生模块和知识推理机制以外,还可以起到在“智能导航”浏览中,使用“智能”技术代替教师、学生进行指导学习和搜索学习的作用。
在CAI中,学生学习查询有效知识可以使用进行搜索、导引,由于它自身具备的学习功能,能够主动、高效地从Internet中发现和收集用户所需要的信息。因此,它有助于解决使用单一关键字匹配查询、搜索引擎引起的大量无关信息的涌现、信息检索的精确度不高等问题。将“智能”技术引入到ICAI中,将使得教师和学生在教与学的过程中,提高知识选取效率、加强交互学习和自主能动性学习。
(3)远程教学。结合网络CAI、智能CAI以及多协作,可以实现真正意义上的远程教学模式。ICAI系统不仅可以作为教师,为学生学习提供指导,也可以作为学生,辅助学生学习,还可以成为学生学习、交流、协作过程中多方面的。因此,具有多种特性优势的远程教学具有广阔的发展前景。
(4)虚拟现实(Virtual Reality)的应用。虚拟现实也叫人工现实(Artificial Reality),是由多媒体技术与仿真技术以及计算机技术相结合而生成的一种交互式人工世界。它的根本目标就是达到真实体验和基于自然技能的人机交互。在教学辅助中,使用创建的虚拟环境,在一般人所不能亲身体验的情景中,达到演示、操作的教学目的。目前在教学中使用的有:基于Web的火电厂的虚拟实景建构学习、建筑设计的实景化学习、医学内消化道实景教学等。
四、结语
到目前为止,人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中,与教学现代化有着密切的关系。随着人工智能技术的发展,智能计算机辅助教学系统的成效将更加明显。新世纪的教学手段将是以智能化CAI为主线,多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念,大大扩展了人类的能力,促进了教育事业的进一步发展。
参考文献:
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