時間:2023-08-29 16:22:50
序論:寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內心深處的真相,好投稿為您帶來了七篇人工智能教育的未來范文,愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑,助力您的創作。
關鍵詞:訊飛超腦計劃;人工智能;未來生活
中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1671-2064(2017)01-00218-01
人工智能包含三個層次:計算智能、感知智能和認知智能,訊飛超腦計劃是包含模擬人腦的知識表示與推理、類人學習機制與新知識的獲取、機器加載專業知識成為專門的教育領域。訊飛超腦計劃是基于全球關于人工神經網絡的深度學習研究,簡單來說就是希望未來訊飛超腦計劃能夠將人工智能從只是簡單地能聽會說到能夠深度思考相關問題的科技轉變。人工智能的不斷開拓創新是為了幫助人類能夠更好地生活,我們應該注重人工智能的發展推進,將其廣泛合理地應用到生活的實際中去。
1 訊飛超腦計劃目前取得的階段學習研究成果
1.1 訊飛超腦計劃關于我國現階段關于高中生學習教育的人工智能成果
隨著近年來教育電子多媒體設備的投入普及使用,使目前的高中老師在課堂上更習慣用電子化的教學方式來替代傳統的板書課本單一枯燥的教學,與此同時,現階段高中生也同樣具備使用移動互聯網的條件,這樣就使得科大訊飛超腦計劃的教育產品可以形成以下的模式如圖1所示。
采用此智能的學習模式可以使我國的高中生接受公平的最好的教育,這就需要借助人工智能的幫助來使老師提高自身的教育水平,使高中生豐富并開闊自身的視野。課堂教學包括了在線課堂、暢言交互式多媒體教學系統以及暢言智能語音等,這種新穎的課堂教學模式使原本單一的教學方式變成了思想上任意遨游的知識海洋;智能考試包含了標準考場、英語四六級網上閱卷、普通話與英語口語測試等方面,智能考試系統從字跡工整的程度、詞匯量的豐富度、語法的正確性與通順性等多個方面來評判考試試卷,加上多年來的不斷改進,人工智能的評判方法跟相關專家的人工試卷評判的相似度相差無幾,很大程度地增加了試卷評判的效率性與公平性;學習產品與教育評價更是覆蓋到了從低到高的各個層面的產品組織結構,更有利于高中生的學習與應試教育的公平性。
1.2 訊飛超腦計劃對于提高人類生活水平的成果
隨著人工智能技術在經濟、教育、文化、娛樂等領域的不斷應用,使人們的生活質量水平得到了很大程度的提高,人工智能帶來的方便快捷對于人類的發展進化與物質文化的進步產生了不可忽視的作用。隨著訊飛超腦計劃的推出,一方面,可以把人類從繁重的勞動中解放出來,很大程度地提高人類生產生活的效率與質量;另一方面,人工智能的進步會極大地革新人類的思維方式,使人們能夠多角度地認知世界,加深對人類對自身所處的宇宙地位的思考,利于人不斷地探索奧秘,進一步推進人類社會的進步。
2 訊飛超腦計劃下人工智能對于未來生活的影響及其發展趨勢
2.1 訊飛超腦計劃下人工智能對未來生活的影響
由于訊飛超腦計劃是感知智能結合認知智能的再創新,使得未來機器將會實現高水平的感知智能,具有更多的包括語音識別、手寫識別以及圖像識別的更多智能感知能力與實現包括智能客服、人機交互等的取代人類腦力勞動的認知智能突破。所以說訊飛超腦計劃下的人工智能在未來的教育、經濟、文化、社會結構等未來生活的各個方面都會產生重大影響。在教育上,人工智能的應用優化了課堂結構,使學生能夠實時接受外界的新知識以及與時俱進的教育模式改革;在經濟上,人工智能的高效能與高效率會明顯提高經濟效益,用人工智能來進行財務管理有助于縮減不必要的人工勞務開支與相關的培訓費用,利于經濟的變革與提高;在文化上,人工智能對于人類語言文化與圖像處理上的優勢日益凸顯出來,可以確定的是人工智能的發展將會深入到人類生活的各個層面中去。
2.2 訊飛超腦計劃下人工智能的未來發展趨勢
隨著人工智能的不斷演進,人工智能從最初能存會算的計算智能階段,到后來的能聽會說、能看會認的感知智能階段,最后再到訊飛超腦計劃下提出的讓機器能理解、會思考的認知智能階段,未來的人工智能在語言理解、知識表達、聯想推理以及自主學習等方面都將會取得很大的進展。
3 結語
人工智能對于未來生活的影響是多方面的,在未來生活的各個方面都十分顯著。與此同時,訊飛超腦計劃下的人工智能不斷的改革創新與發展,也將更快地推動人類的發展,人工智能與人類的生活是互相影響又相互制約的。人工智能的不斷發展給人類的未來生活帶來了很大程度的改變,人類在不斷開拓人工智能的領域時也應不斷提高自身能力與素養,以適應人工智能帶來的不斷創新和改變。
參考文獻:
[1]張妮,徐文尚,王文文.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械.2009,30卷(2).
在業內人士看來,人工智能不是一項單一的科技產業,而是將其他行業進行融合的工具,例如將機器人和保姆結合產生的“看家機器人”,將導航和汽車結合產生的“車聯網”等。在人工智能技術逐步成熟的當下,誰率先在應用上實現突破,誰就有可能在智能時代的競爭中占據優勢,“人工智能”有望成為可觸摸的新增長點之一。
發展迅猛
身體不舒服,想要打開手機淘寶問問醫生,但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫生中間找到最匹配的那一個?
阿里健康已經開發并在手機淘寶上線了健康小蜜――醫藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機器人的引擎,可以回答普通用戶的一般性醫藥健康問題,然后根據用戶的需求進行選擇,將用戶自動匹配給相應的醫生或者藥師。
事上,目前,從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備,到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴,從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服,到應用在智能汽車的自駕技術,都能看到人工智能的身影。
人工智能等技術是助推自動駕駛發展的關鍵技術。例如,人工智能在幫助汽車解讀傳感器數據時起決策作用,通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情,能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。
“人工智能”一詞,通常被認為是1955年8月31日在達特茅斯(美國一所院校)會議上誕生的,61年來,人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當今,人工智能技術的突破帶來了席卷全球的技術革命風暴,創造出了一個無比廣闊的市場,中國的很多公司在這股大潮中抓住機遇,表現亮眼。有觀察者認為,中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。
過去的一年里,長虹、TCL、創維等中國家電企業都紛紛人工智能家電產品,希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。
不久前,搜狗公司2016全年財報,搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。未來會把人工智能應用到更多的產品中,讓用戶表達和獲取信息更簡單,讓人工智能真正惠及人類。
全球人工智能研發的腳步正在加快,中國也不甘示弱。近年來,百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室,并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上,“百度大腦”推出,該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。
在騰訊,人工智能研究項目包括WHAT LAB(微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室)、優圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。
人工智能猶如新的科技革命,為長期低迷的世界經濟注入新的活力。去年諸多關鍵技術突飛猛進,無疑是人工智能發展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀以來,它終于走到了從科技研發到行業應用的臨界點,蓄勢待發。
為發展更新“發動機”
人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命,對人類生活的方方面面將產生深遠的影響。大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。
眾多研究表明,人工智能是對傳統行業商業模式、產業鏈和價值鏈的全面顛覆,將為全球經濟、社會生活的方方面面帶來質的變化。
發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測,到2035年,人工智能將幫助這些國家的生產率提高40%左右。
對于中國而言,人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說,借助人工智能新技術實現自動化,將極大提高生產率,節省勞動成本;優化行業的現有產品和服務,提升其質量和勞動生產率;通過創造新市場、新就業等,將促進市場更加繁榮,開拓更廣闊的市場空間。
而在產業升級方面,中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服,人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力,一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金;二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下,傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務,提高收益,降低企業成本。因此,制造業既是人工智能可以大有作為的領域,也是中國發展人工智能的優勢領域。
《全球人工智能發展報告2016》顯示,中國人工智能專利申請數累計達到15745項,列世界第二;人工智能領域投資達146筆,列世界第三。
據艾瑞咨詢預計,2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元,年復合增速約19.7%;同期中國人工智能市場規模將達91億元,年復合增速超50%。人工智能發展前景極為廣闊。
就制造業而言,“中國制造2025”計劃的實現就需要很多人工智能。比如過去在技術上難以克服的問題,就可以通過深度學習,在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術的發展與應用,對于有效實現“中國制造2025”目標至關重要。
面向未來長遠布局
在人工智能這場科技浪潮中,中國與其他國家已經站在了同一起跑線上。針對未來產業競爭,中國政府已在多個方面對人工智能產業做出布局,“人工智能+”的發展,需要面向未來,做出長遠布局。
未來5到10年,人工智能將像水和電一樣無所不在,可以進入到教育、醫療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業。
目前,在駕駛領域,通過依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作,電腦可以在無人主動操作下,自動進行操作;在個人助理領域,通過智能語音識別、自然語言處理和大數據搜索、深度學習神經網絡,可以實現人機交互;在金融領域,通過分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等信息,人工智能可以為客戶提供投資理財、股權投資等服務;在電商零售領域,主要是利用大數據分析技術,智能的管理倉儲與物流、導購等方面,用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。此外,在安防、教育、醫療健康等眾多領域,人工智能都有著廣泛的用途。
自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。
1 人工智能定義和發展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業教育的發展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。
3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業
在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
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[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].
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[5]賀倩.人工智能技術在移動互聯網發展中的應用[J].電信網技術, 2017 (2) :1-4.
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??梢韵胍?,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?!斑@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?!彼赋?,“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?!?/p>
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?!?/p>
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?!皬募夹g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?!?/p>
關鍵詞:智能科學與技術;知識結構;應用型人才;人才培養;知識型能力本位教育
中圖分類號:G64文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2020)25-0153-03
1引言
智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內容[1]:智能科學是以人如何認知和學習為研究對象,探索智能機器的實現機理和方法;智能技術則是將這種方法應用于人造系統,使之具有一定的智能或學習能力,讓機器系統為人類工作。目前,在本科專業目錄中,智能科學與技術專業是計算機類之下的特設專業,在現有的人工智能專業群中,除了新設的人工智能專業外(2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業建設資格),智能科學與技術專業與全球范圍大力推進與快速發展的人工智能關系最密切,契合度最高。一方面,智能科學與技術的專業發展和人才培養將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持,另一方面,人工智能產業現狀和未來發展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業發展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰略的高度來看,人工智能將成為新一輪產業變革的核心驅動力,可以實現社會生產力的整體躍升,因此人工智能將成為引領未來的戰略性技術,世界主要發達國家都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。
隨著人工智能時代的到來,許多企業對具有智能科學與技術專業背景的人才有著巨大的需求。首先,IT企業紛紛涉足智能科學領域,提高產品智能水平;其次,許多傳統制造業也在轉型,從勞動密集型到知識密集型,進一步提升到智能制造型,并逐漸具備高精尖裝備制造能力;此外,醫療、通訊、交通等行業也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業的影響,充分體現了智能科技的高速發展,對人才數量和素質要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看,智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才,更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進,智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產、應用、裝配、服務等環節延伸,迫切需求大批專業技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年,人力資源和社會保障部、國家市場監管總局、國家統計局向社會了13個新職業信息,包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員等,這也從另外一個側面說明人工智能等技術推動了產業結構的升級,催生了相關專業技術類新職業,可形成相對穩定的從業人群。
3應用型人才培養模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向,強調健全多層次人才培養體系,提到強化職業教育和技能培訓,引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉型,建立一批實訓基地,開展現代學徒制試點示范,形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。
通常而言,人才類型分為三類[2]:學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現代職業教育的發展和社會需求來看,應用型人才和技能型人才的界限相對模糊,可統稱為應用型人才,即把成熟的技術和理論應用到實際的生產、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看,為了適應人工智能時展,人才需求數量基數最多、缺口最大的就是應用型人才,這也對眾多高校培養人才的導向產生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養,可從職能、知識結構、能力結構、行業(產業)導向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學與技術應用型人才是培養面向各類智能科學與技術的工程設計、開發及應用,掌握各類現代智能系統設計、研發、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術,具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創新能力的高素質應用型工程技術人才。
3.2知識結構
智能科學與技術專業充分體現了跨學科的特點,其知識結構包含了三個并行的基礎領域:電子信息、控制工程、計算機,也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合,體現了智能感知與模式識別、智能系統設計與制造、智能信息處理三個方面的專業內涵。
(1)智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領域,主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經網絡、深度學習等。主要課程包括:電子技術基礎、信號系統與數字信號處理、數字圖像處理、模式識別等。
(2)智能系統設計與制造
屬于控制工程領域,包括自動控制、無人系統與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括:機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統分析與設計等。
(3)智能信息處理
屬于計算機領域,包括交通大數據、汽車與道路安全大數據等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括:智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數據結構與算法、嵌入式系統設計等。
3.3能力結構
智能科學與技術應用型人才培養著眼于人工智能工程應用,要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數據的采集、存儲、處理、分析、應用的能力;具備智能系統的設計、開發、集成、運行與管理的能力;注重培養學生綜合運用所學的智能科學與技術專業的基礎理論和知識,分析并解決工程實際問題的能力,其能力結構可以借鑒能力本位教育(CompetencyBasedEducation,簡稱CBE)模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養模式,主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養的目標和評價標準,一切教學活動均圍繞綜合職業能力的培養展開,CBE人才培養模式主要有以下三方面的特色:能力導向的教學目標;模塊化的課程結構;能力為基準的目標評價體系。該模式所培養的本科應用型人才具有較強的專業綜合能力和職業能力[4],在一定時期得到社會的廣泛認可,但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養的需求,這是由于目前許多職業崗位在人工智能的沖擊下,其形式和內容均會產生動態變化,要求現階段的人才培養具有延伸性和前瞻性,既要兼顧眼前,也要考慮應對智能化浪潮,打好基礎,提高自學習能力。因此,智能科學與技術應用型人才培養有一定崗位針對性,但并不是完全固化崗位內容及層次、固化知識屬性,必須強化自我學習能力,才能實現能力可持續增長,崗位的向上流動性以及知識和經驗的進化,才能真正適應人工智能時展的需求。
自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構,需要CBE模式與知識結構的相輔相成,有鑒于此,將這種新型人才培養模式稱之為知識型能力本位教育(Knowledge&CompetencyBasedEducation,簡稱KCBE)模式,這也意味著在人才培養過程中,將知識結構與能力結構放在并重的地位,既著眼于預期能力的培養,也必須讓學生筑牢學科專業基礎,在走向社會以后,在知識引擎的作用下,通過自我學習,具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業(產業)導向
從智能科學與技術專業的角度,培養的應用型人才以“智能化應用”為就業大方向,具體而言,包括:
(1)智能感知與模式識別領域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用,包括圖像處理、機器視覺、工業視頻檢測與識別、視頻監控、傳感器設計及應用等。
(2)智能系統設計與制造領域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用,包括智能工廠、智能車間、智能生產線、智能物流、以及智能運營與服務等。
(3)智能信息處理領域
主要從事計算機數據處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用,包括數據存儲與管理、數據分析與預測、交通大數據分析應用、道路與汽車安全大數據分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產業領域主要包括智能制造,如工業互聯網系統集成應用,研發智能產品及智能互聯產品等。其他的領域還包括智能農業、智能物流、智能金融、智能商務等。
產業需求帶動人才培養,人才培養在滿足產業需求的同時推動技術進步,而技術進步又引燃了新的產業需求。產業需求與人才培養的相互作用,呈現出螺旋式上升的發展態勢,這在人工智能相關產業與智能科學與技術應用型本科人才培養之間表現的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養的主要措施和途徑
智能科學與技術專業應用型本科人才的培養模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養應用型人才,應注重學生實踐能力,從教學體系建設體現“應用”二字,其核心環節是實踐教學。結合上述的KCBE培養模式,知識結構在能力培養過程中也占有非常重要的地位,因此在能力培養方面,知識和實踐作為兩大要素,不能偏廢任何一方,必須齊頭并進,既要固基礎,也要重實踐。
(1)筑牢智能科學與技術專業知識基礎,構建與智能化應用相關的知識體系
在本科的低年級階段,應注重公共基礎課,特別是數學和力學課程,還應充分了解智能科學與技術專業的內涵,讓學生對所學專業有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段,重點強化專業基礎,包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數據結構與算法等。歸納地說,應該筑牢數理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎,因此對原理課程需要強化,這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
(2)增強智能科學與技術專業的實踐環節,構建以能力培養為重心的教學體系
按照KCBE模式,校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據人工智能企業實際情況靈活設置實踐課程內容,根據企業發展趨勢及時調整課程體系以避免教學內容與企業需求相脫離。人工智能企業還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定,并為學校實踐教學提供各方面支持,從而提高人才培養的針對性。
如果看過去的一兩年,我們會發現移動互聯網的成長已經達到了常態,已經不再增長。很多的公司在整合,各種領域在整合,所以可能未來的創業機會不會再像過去一樣,吃移動互聯網的紅利。
投資方面越來越謹慎,16年過了一半時,即便算是全年的數字,整個投資量只有去年的一半。但同時有些領域是非常紅火的,包括人工智能,也包括一些文化、娛樂項目。
在過去,我們預見到了消費升級以及人工智能領域。在這兩個領域還沒有火起來之前, 我們就做了非常多的投資和布局。所以,當時對于P2P就沒有投資,事實證明,P2P確實最近下降得也很塊。
未來爆火的,將會是這六個領域
第一個,人工智能。
人工智能是所有領域最重要,最巨大的領域。因為當人工智能數據足夠的時候,它是會擔負各種人類現在的生活方式,還有會取代很多人的工作。
在識別物體方面,人工智能在過去的5年已經超越了人類。因此我們看到各方面的領域,人工智能都會產生很大的價值。當人工智能識別人臉的能力超過人的時候,就會解放一部分保安一部分的工作就沒有了。當人工智能能夠聽懂語音的時候,客服和電話銷售的工作就沒有了。當人工智能能夠更聰明的炒股的時候,很多人的工作就沒有了。
未來很多以中介、助理的事情都會被取代。一些簡單的工作基本上也會被取代比如新聞、記者。做一個很深的報道做不了,但是一個很淺的報道,股票的新聞、價位等快訊,機器已經比人做的好了。
在人工智能最強大的公司就是谷歌,谷歌做得最好的就是谷歌大腦。這個大腦如果用在圍棋,就是AlphaGo;如果用在人的醫療或者長壽,那就可以有更大的價值。
在谷歌,深度學習也被使用得越來越多。在過去的三年里,幾乎各個方面都在使用。
而且人工智能不只是無人駕駛機器人這一個領域。任何領域有非常大的數據量,人工智能都可以用上。所以它最快被用上的就是在相對封閉的,數據量大的,還有能夠產生商業價值的。
在金融方面,人工智能可以產生最大的價值。
還有就是無人駕駛。在全世界所有 跟運輸價值有關的公司,都已經相信了無人駕駛的發展是必然的。所以在無人駕駛、電動車的框架之下,未來的司機基本上會被無人駕駛取代。
這樣的技術也是可以應用在機器人方面,當無人駕駛其實這些功能搬回機器人,也是一樣的可以使用在各種領域的。
第二個,文化娛樂。
我們投的很多的公司都圍繞這兩個重點:
第一,內容是不是已經被大眾接受,這個內容能不能搬到網絡,后來用虛擬商品和其他的方式獲利。
第二,95后、00后他們喜歡什么樣的內容?比如說暴走漫畫和米未傳媒這些公司,他們一旦成為了巨大的吸引人的一個核心之后,他們慢慢的就可以發展成一個平臺。從IP走向平臺,從此掙錢,是一個特別巨大的趨勢,也是我們投資中最典型的。
一個掙錢的公司,他們掙錢了之后可能就會走向平臺,而我們投資最著名的平臺就是直播,這個平臺可以和微博相比,有大量的有志之士在上面。
第三,線上教育。
因為教育走上線上有四個重大的趨勢:
第一,是我們可以非常低廉的用互聯網來做獲客,這個過去在新東方的時代是不可能的。用互聯網,獲課幾乎可以無限的成長。因為小朋友希望可以接收到美國的教育??梢栽诩依镒x美國的小學,線上教育就把美國的老師對上國內的學生,用互聯網獲客的方式,得到了非常大的成長。
第二,教學不一定要在一個固定的空間和時間,可以用其他方式獲得。我們投的盒子魚就是一個例子,它有各種有趣的短片, 非常有趣。
而且互聯網教育也可以=針對你的需要來制定個性化的教育。
第四個,B2B。
我們開始發現整個產業鏈都可以被改變,比如說我們投資的買好車。它可以針對一些渠道商,把國外的車對應經過這個渠道商,對應用戶的需求。我們也會幫助一些設計師和品牌找到他們需要的布料。所以 用戶不只經過這個渠道買東西,他們愿意付更高的費用。B2B不僅是效益的提升,是產業鏈的變革。
第五,消費升級。
隨著中國人越來越有錢,人們希望過更的日子,買更好的東西。在這個過程中看到有三個改變:第一個是購買渠道的改變,過去我們可能通過旅行社買旅游產品、通過房地產銷售來買房子,現在衣食住行都可以用網上的渠道購買,這就是我們投資方關注的領域。第二,新的銷售的不同的分割方式。像在時尚領域,過去是經過買手買到一些零售店里,現在可以去中間化的做一些設計師品牌的平臺。第三,網上平臺對人們生活方式的改變,比如說今天的外賣已經改變了人民的飲食習慣,有一些美食已經被外賣提供的渠道,把一些非常美好的食物、餐飲送到家中,而且基于中央廚房的概念,能夠快速抵達,送到家里還好吃,比如說我們投資的原麥山丘。
關鍵詞:人工智能發展;會計工作;挑戰分析;應對探討
目前,人工智能在會計管理工作中不斷普及,人工智能的使用不僅在很大程度上提升了生產單位的工作效率,還能更加準確地處理財務信息。未來,人工智能將逐漸地應用到每一個角落,因此,我們應該正確看待人工智能所帶來的一些問題,對于應對人工智能的替代工作要提早做出準備。
1人工智能發展對于會計的挑戰
對于會計工作而言,人工智能帶來的挑戰主要包括以下兩個方面:一是部分會計工作將被具有人工智能的機器取代。隨著計息機信息技術的不斷發展,會計行業的工作方式其實早就已經開始發生變化。到目前為止,最早的手工核算幾乎已經全部被會計電算化所代替。隨著人工智能的迅猛發展,會計行業中的很多工作都會被人工智能取代,例如填制會計憑證、登記會計賬簿、編制會計報表、管理會計檔案、會計科目分類等等,凡是具有規律性的基礎工作到最后會全部被人工智能代替。根據相關研究統計,在未來二十年之內,人工智能將會取代50%以上的會計崗位。二是人工智能在會計工作中的大規模應用可能引起失業危機。從社會和技術進步來說,人工智能在會計工作中的大量應用可以大幅提升工作效率,同時還能夠利用計息機統計匯總和數量的優勢,為生產單位的經營決策提供準確有效的數據,并籍此提升生產單位的整體效率和經濟效益。但是,根據相關統計,目前從事會計基礎性工作的人員比重占會計人員總數的50%至70%,對于這一部分人員來說,人工智能的高度發展會產生巨大的替代效應,當人工智能在會計工作中應用越廣泛,引發的會計失業人員就會越多。因此,人工智能大量應用的時代,也是從事會計基礎工作人員產生失業危機的時代。
2人工智能發展背景下會計工作的相關應對措施
2.1適應時展,積極利用人工智能
科學技術是第一生產力。人工智能雖然對會計工作構成了挑戰,但是時代的發展和進步不可逆轉。因此,在人工智能高速發展的今天,從事會計工作的人員不僅不應該拒絕和排斥人工智能,相反地,應該轉變觀念,認清形勢,努力去學習掌握人工智能在會計工作中的應用方法,提高工作效率和工作質量。讓人工智能工具成為自己工作中的得力幫手,利用這些工具來高效完成會計基礎性工作。同時,加強專業理論學習,提高工作能力,利用節省下來的時間集中完成難度大、情況復雜的會計工作,在人工智能來臨的時代實現自身的進步。
2.2提升工作層次,實現升級轉型
從目前情況來看,人工智能在會計工作中的應用還只停留在于基礎性、重復性高的工作方面,而對于需要較高思維能力的會計工作,人工智能還難以勝任。例如人工智能雖然能夠快速整理出財務數據,但是讀出財務數據背后的信息,準確評價生產單位的整體發展能力,結合財務數據對企業戰略、運營質量、競爭能力、風險價值等作出評判,人工智能還難以做到。即使是人工智能與大數據技術結合,目前也無法做到對高級財務管理人員的替代?;诖?,會計工作人員在人工智能發展的時代,可以打破本專業的限制,在掌握財務專業知識的同時,多涉足企業管理,由傳統的會計向管理型會計轉型。另外,還應該利用各種工作機會,站在單位發展的高度,進行財務分析、出謀劃策,提升自己在生產單位的價值和層次。
2.3圍繞專業發展,變更工作內容
會計工作人員必須認識到,相對于人工智能而言,人的思維具有獨創性。人工智能歸根到底,也只是對于人的思維的模仿和拓展,控制和決定人工智能的最終仍然是人。在人工智能得到發展的時代,會計專業學科本身也會同步實現發展。隨著會計學原理的不斷豐富和完善,會計方法應用也將發生很大改變,會計人員的工作內容也會隨之改變。一是隨著會計原理和會計方法的調整,會計人員在利用人工智能的時候,必須進行相應的調整,以達到工具使用與工作目的的統一;二是隨著人工智能工具的發展,除了一些具有固定模式的工具以外,提供給會計人員由其結合實際需要,自主開發利用的軟件工具將會越來越多,會計人員應該加強學習,掌握人工智能工具,使其變成自己工作的利器。
2.4關注行業動態,自我優化升級
作為會計人員,在人工智能快速發展的背景下,必須時刻關注行業動態,樹立終生學習的理念,不斷實現自我優化升級。會計人員應認識到,會計專業作為一門學科,在國民經濟發展中具有不可替代的作用,不管人工智能如何發展,改變的只是工作方式和內容,會計專業本身不會消亡。因此,會計人員在工作的同時,要密切關注本行業的發展動態,按照行業發展方向來調整自己的職業目標,并根據職業目標進行規劃,學習相關的知識和技能,在工作中多掌握一些管理技能,努力提升財務分析能力和預判能力,以自我優化升級來應對專業變化和人工智能發展。
3結束語
在人工智能快速發展和應用的背景下,會計工作人員必須適應時展,積極利用人工智能,不斷提升工作層次,關注行業動態,實現升級轉型;高等教育中的會計專業也應面向人工智能,改革教育模式,培養出適應新時期發展的會計人才。
參考文獻