導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能工作方向，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

美國的報告重點結(jié)合人工智能的應(yīng)用及管理提出四點要求，一是美國政府應(yīng)該對人工智能加大政策扶持和資金投入力度；二是人工智能對勞動力市場和宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生影響；三是人工智能需建立全球合作和安全；四是需完善人工智能的倫理以及相關(guān)法律法規(guī)。英國的報告主要側(cè)重于人工智能對未來宏觀趨勢和影響的分析，一是人工智能有助于提升生產(chǎn)力；二是人工智能對勞動力市場產(chǎn)生影響；三是應(yīng)管理和降低人工智能可能帶來的風(fēng)險。

美國的報告重點強調(diào)政府、公眾，以及社會各界應(yīng)共同努力來支持人工智能科技的發(fā)展，并深思熟慮關(guān)注其發(fā)展?jié)摿?、管理其可能帶來的風(fēng)險。一是重點加強對應(yīng)用程序開發(fā)的監(jiān)管，采取有效措施既保障公共安全又鼓勵創(chuàng)新；二是支持人工智能在基礎(chǔ)研究和公共產(chǎn)品方面的應(yīng)用，并制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范；三是應(yīng)確保人工智能系統(tǒng)可控、公開、透明，且行為與人類的價值觀保持一致。

英國的報告重點提出對人工智能的四大判斷。一是人工智能可幫助企業(yè)和個人有效利用數(shù)據(jù)資源、簡化數(shù)據(jù)交互方式，從而提高工作效率和生產(chǎn)力；二是人工智能將改變現(xiàn)有的工作類型和所需技能，未來工作將主要是對人工智能技術(shù)的補充和完善；三是預(yù)警人工智能技術(shù)帶來的沖擊，未來的技術(shù)革新會更加頻繁，技術(shù)變革會導(dǎo)致一些從事特定工作技能和工作類型的人員被淘汰；四是政府需考慮由人工智能進行決策的問責(zé)機制，確保問責(zé)的透明度。

對我國人工智能發(fā)展的啟示

人工智能要以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為根本導(dǎo)向。當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)在機器人、無人駕駛、智慧城市等細(xì)分領(lǐng)域初現(xiàn)端倪，引起了社會各界的廣泛關(guān)注。無論是資本市場，還是企業(yè)和學(xué)術(shù)界，都加大了對人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的投入力度，市場潛力將進一步加速釋放。只有不斷拓展人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的深度和廣度，才能引領(lǐng)市場爆發(fā)式增長。美英的人工智能報告均表明當(dāng)前國內(nèi)外科技巨頭對人工智能的研發(fā)和投資正逐步向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用傾斜，我國也應(yīng)遵循市場的價值導(dǎo)向，搶占未來市場。

人工智能要以協(xié)同發(fā)展為基礎(chǔ)支撐。數(shù)據(jù)、算法和計算能力是支撐人工智能發(fā)展的三大核心要素，三大要素協(xié)同創(chuàng)新是人工智能發(fā)展的本質(zhì)需求。美英人工智能報告中多次強調(diào)三大要素對人工智能發(fā)展的重要性，并指出當(dāng)前人工智能呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢的根本原因。一是海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，人工智能算法訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)等均需要大量數(shù)據(jù)提供支持。二是計算能力的提高，尤其是云算的出現(xiàn)，使傳統(tǒng)計算模式向并行計算模式轉(zhuǎn)變，大幅縮短了計算處理時間，為深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)發(fā)展提供重要支撐。三是諸多底層算法開放，先進的算法能夠更好地分析和挖掘數(shù)據(jù)價值。

人工智能要由政府把握關(guān)鍵方向和規(guī)避相關(guān)風(fēng)險。綜觀美英國家的人工智能報告，政府在引領(lǐng)人工智能發(fā)展方向，加大政策扶持力度方面擁有絕對主導(dǎo)權(quán)，尤其在人才隊伍建設(shè)方面，人工智能屬于典型的智力密集型產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建專業(yè)人才培養(yǎng)體系、提升高端人才供給能力對政府而言責(zé)無旁貸。此外，由于人工智能正逐漸融入到人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)、生活的方方面面，政府有責(zé)任也有義務(wù)制定相應(yīng)法律法規(guī)，規(guī)避和降低人工智能發(fā)展帶來的道德和法律風(fēng)險。

篇2

一、人工智能時代下傳統(tǒng)財務(wù)會計管理問題

（一）專業(yè)水平問題

人工智能可以通過“大腦”思考問題，在現(xiàn)代化信息技術(shù)的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往會超過人的大腦。目前，人工智能主要應(yīng)用于圖像識別、邏輯程序設(shè)計、機器人操控等方面。其中，財務(wù)智能機器人最能體現(xiàn)出人工智能的優(yōu)勢和特長。與之相比，傳統(tǒng)的財務(wù)會計職能進行簡單且具有重復(fù)性的核算工作，工作內(nèi)容簡單，但是工作效率較低。人工運算會消耗大量的時間，最終所得到的成果遠(yuǎn)不及機器人操作得到的結(jié)果。

（二）協(xié)同發(fā)展問題

財務(wù)會計工作人員在日常工作中，要進行大量重復(fù)性操作，在資金管理方面，需要提供管理層信息。工作人員在工作中，需要參與到企業(yè)內(nèi)部的財務(wù)部門進行資料收集整理，但是不能參與到后續(xù)管理工作中。不同部門的協(xié)同性較低，無法形成材料的生產(chǎn)、采購、管理與銷售的全過程，導(dǎo)致了各個方面的管理工作不能有機結(jié)合，無法精準(zhǔn)地反映出企業(yè)的實際經(jīng)營狀況，更無法提供所需的數(shù)據(jù)和資料。

（三）預(yù)判分析能力

對于企業(yè)內(nèi)部的管理人員與投資者來說，無論在何種情況下，都希望能夠在第一時間，掌握企業(yè)的發(fā)展水平與內(nèi)部經(jīng)營管理狀況。傳統(tǒng)的財務(wù)會計在工作中將注意力集中在財務(wù)數(shù)據(jù)處理方面，在完成數(shù)據(jù)計算后，會交給外部信息人員使用。這一環(huán)節(jié)明顯地忽略了內(nèi)部高層的管理需求。對于財務(wù)計算與管理缺乏預(yù)判和分析能力，可能會導(dǎo)致內(nèi)部的財務(wù)會計在工作中不能夠通過數(shù)據(jù)和信息，了解到企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)營水平。財務(wù)會計更關(guān)注到對于歷史數(shù)據(jù)的采集與分析，忽視了企業(yè)未來的發(fā)展規(guī)劃和管理目標(biāo)，不利于企業(yè)實現(xiàn)長足穩(wěn)定與健康發(fā)展。

二、人工智能時代下財務(wù)會計向管理會計轉(zhuǎn)型策略

在了解到企業(yè)人工智能時代下，財務(wù)會計的工作現(xiàn)狀之后，有利于進一步明確財務(wù)會計可以通過何種方式，實現(xiàn)向管理會計的順利過渡與轉(zhuǎn)型。

（一）加強專業(yè)化培訓(xùn)

財務(wù)會計向新型管理會計方向轉(zhuǎn)移，標(biāo)志著許多工作在開展中，都需要從多種不同的角度進行分析。如果在工作中不能結(jié)合時展和大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的優(yōu)勢，始終按照傳統(tǒng)的方式與標(biāo)準(zhǔn)進行管理，會導(dǎo)致會計工作無法取得理想的成績[2]。特別是進入到人工智能時代下，財務(wù)會計需要考慮到大數(shù)據(jù)信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的影響，在人員培訓(xùn)上加強管理，實現(xiàn)專業(yè)化培訓(xùn)。比如，對大數(shù)據(jù)時代中的智能軟件的應(yīng)用和操作進行培訓(xùn)。目前，智能軟件已經(jīng)成為了會計工作中不可或缺的重要工具，通過加強軟件操作方式的培訓(xùn)，可以幫助工作人員在工作中，更快地掌握工作的內(nèi)容，提高工作效率，并且按照正確的方法與路線，完成各項工作。

（二）改進管理模式

智能化時代下，財務(wù)會計向管理會計方向轉(zhuǎn)型，需要與之配套的管理模式和組織結(jié)構(gòu)。因此，對傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部的管理模式進行改革調(diào)整，有利于建立更為完善的會計組織管理體系。從當(dāng)前國家的管理會計工作職能要求的角度進行分析，要對原本的組織模式進行優(yōu)化升級，使其能夠有效地適應(yīng)當(dāng)前的管理需求，使各項管理工作都能順利開展，提高財務(wù)會計轉(zhuǎn)型之后的工作效率與工作質(zhì)量。同時，通過對管理模式進行改革，還可以為會計轉(zhuǎn)型發(fā)展奠定堅實的組織基礎(chǔ)。為了確保企業(yè)內(nèi)部的財務(wù)會計轉(zhuǎn)型工作可以順利完成，企業(yè)內(nèi)部需要建立更為完善的管理制度。對于管理會計的工作方式和工作內(nèi)容中出現(xiàn)的問題，要利用新型管理制度進行處理。比如，國內(nèi)某地區(qū)的企業(yè)在進入到人工智能時代后，對內(nèi)部的管理制度進行了優(yōu)化調(diào)整。對財務(wù)會計工作人員的工作行為起到了明顯的約束作用，提高了工作人員在工作中的規(guī)范性和效率性。同時，還激發(fā)出員工的責(zé)任感與積極性，為實現(xiàn)轉(zhuǎn)型工作做好準(zhǔn)備。

（三）強化數(shù)據(jù)處理

除了上述兩項技術(shù)手段之外，人工智能時代下的財務(wù)會計轉(zhuǎn)型發(fā)展工作，還需要依靠強大的數(shù)據(jù)處理與運算能力。人工智能技術(shù)與設(shè)備，可以為數(shù)據(jù)核算與分析，提供充分的支持與引導(dǎo)。同時，在進行實際操作中，還能夠發(fā)揮出人工智能技術(shù)的及時、準(zhǔn)確、便捷和高效的特征。通過及時有效的操作模式，對財務(wù)會計工作中的各項數(shù)據(jù)和指標(biāo)進行分析處理，順利推動財務(wù)會計向管理方向轉(zhuǎn)型。在完成了基本的數(shù)據(jù)分析和處理工作之后，可以掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，明確運行的質(zhì)態(tài)，使經(jīng)營者和管理者，在第一時間獲取到有效的數(shù)據(jù)和信息。雖然在現(xiàn)代化發(fā)展中，人工智能技術(shù)占據(jù)了部分財務(wù)人員的工作機會，但是與此同時也極大地解放了勞動力，人們有更多的時間參與到技術(shù)提升和深入研究中，可以從事更多具有高附加值的工作，盡快實現(xiàn)現(xiàn)代化發(fā)展，最終推動自身與企業(yè)都邁向更高的發(fā)展階段。

總結(jié)：

綜上所述，傳統(tǒng)基礎(chǔ)的財務(wù)會計正在被人工智能所取代，人工智能時代的全面來臨，為人類的工作和職業(yè)發(fā)展帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)財務(wù)會計要把握機遇，積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，加強專業(yè)化培訓(xùn)，調(diào)整并改進管理模式，利用大數(shù)據(jù)信息技術(shù)，強化數(shù)據(jù)的處理，推動財務(wù)會計向管理會計的順利轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

篇3

能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學(xué)的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學(xué)科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展，為這一愿望的實現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應(yīng)用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。

雖然體育實用計算機科學(xué)在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進了體育事業(yè)的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于計算機科學(xué)的發(fā)展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學(xué)科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術(shù)還在堅持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計算機科學(xué)的最新發(fā)展成果應(yīng)用到體育領(lǐng)域中來，從更大程度上挖掘計算機科學(xué)的潛能從而促進體育科學(xué)再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。

2　人工智能及其解題思路

人工智能是一門前沿學(xué)科，是在計算機科學(xué)、控制論、信息論、系統(tǒng)科學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器(智能計算機)或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學(xué)科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學(xué)習(xí)等人類思維能力的一門科學(xué)。

人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設(shè)計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領(lǐng)域而言，不論是運動員的選材、訓(xùn)練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術(shù)的診斷，體育專家的知識和經(jīng)驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對體育科學(xué)的發(fā)展將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

3　體育實用人工智能的現(xiàn)狀

象所有處于發(fā)展之初的學(xué)科與研究方向一樣，人工智能與體育科學(xué)的完全交匯融合還有相當(dāng)長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統(tǒng)分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發(fā)展進程。

3.1　體育實用人工智能發(fā)展過程中的問題

1.對大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術(shù)還相當(dāng)高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項知識，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應(yīng)用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)是人類的知識和經(jīng)驗，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計算為中心的程序設(shè)計轉(zhuǎn)變到以知識符號處理為中心的程序設(shè)計上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個復(fù)雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當(dāng)?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。

2.人工智能與體育科學(xué)兩學(xué)科發(fā)展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應(yīng)用的廣闊天地，人工智能的應(yīng)用成果還集中在工業(yè)控制領(lǐng)域、社會經(jīng)濟系統(tǒng)或軍事決策過程——相對來說，這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當(dāng)一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗技能”為主的教學(xué)、訓(xùn)練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度?？偟膩碚f，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學(xué)仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。

3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學(xué)習(xí)、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當(dāng)長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉(zhuǎn)化到應(yīng)用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進一步發(fā)展。

此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發(fā)展。

3.2　體育實用人工智能發(fā)展的有利條件

盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了道路。

1.計算機技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及它對運動成績的巨大推動力，已經(jīng)使越來越多的人們認(rèn)識到程序設(shè)計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設(shè)計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養(yǎng)出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應(yīng)用能力和學(xué)習(xí)能力，對他們來說，掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當(dāng)然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認(rèn)識體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù)方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的灰色理論、模糊數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認(rèn)、理解和接受，進而逐漸滲透到訓(xùn)練、選材、規(guī)劃、教學(xué)等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。

此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。

4　體育實用人工智能的發(fā)展方向

就目前人工智能領(lǐng)域而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認(rèn)知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復(fù)雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當(dāng)前體育領(lǐng)域而言，應(yīng)用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應(yīng)用到體育實踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實意義。

4.1　各種體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制

專家系統(tǒng)是利用具有相當(dāng)數(shù)量的權(quán)威性知識來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計算機程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實進行自動推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術(shù)上，還是從應(yīng)用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實例(包括已開發(fā)的體育實用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導(dǎo)體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術(shù)，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發(fā)展。

4.2　體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)

由于受知識和技術(shù)的限制，在很長的一段時間內(nèi)，體育實用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導(dǎo)。然而，只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應(yīng)該首先是一個體育工作者，并已具有相當(dāng)程度的體育專業(yè)知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，就可以單獨開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。

4.3　體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究

雖然體育實用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內(nèi)取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究，脫離了基礎(chǔ)理論，技術(shù)和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識只有形成體系，才能成為科學(xué)，一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識的表達(dá)方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學(xué)科存在和發(fā)展的根基所在。

5　結(jié)束語

體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

主要參考文獻(xiàn)

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篇4

中圖分類號：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年美國計算機協(xié)會組織的達(dá)特莫斯(Dartmouth)學(xué)會上提出的。自那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)?！倍绹槭±砉W(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《從“人機大戰(zhàn)”到人機共生》中這樣定義人工智能：“雖然現(xiàn)在的機器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”諸如此類的定義基本都反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

2　人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

2.1　人工智能在管理及教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用。劉玉然在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中提到把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，認(rèn)為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的關(guān)系，了解人工智能的外延和內(nèi)涵，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，搞好企業(yè)智能化軟件的開發(fā)工作，這樣，人工智能就能在企業(yè)決策中起到關(guān)鍵的作用。

人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結(jié)國際上相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合其在開發(fā)智能多媒體漢德語言教學(xué)系統(tǒng)《二十一世紀(jì)漢語》的過程中累積的實踐經(jīng)驗，介紹了智能教學(xué)系統(tǒng)的歷史、結(jié)構(gòu)和主要技術(shù)，著重討論了人工智能技術(shù)與方法在其中的應(yīng)用，并指出了當(dāng)今這個領(lǐng)域上存在的一些問題。

2.2　人工智能專家系統(tǒng)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。國外最早將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。1982年，美國Pittsburgh大學(xué)Miller發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2I內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果，1977年改進為Internist 2Ⅱ，經(jīng)過改進后成為現(xiàn)在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫(yī)學(xué)院Barnett等開發(fā)的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國研制基于人工智能的專家系統(tǒng)始于上世紀(jì)70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學(xué)院研制成“關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)”，它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀(jì)80年代初，福建中醫(yī)學(xué)院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統(tǒng)。其他如廈門大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)科大學(xué)、長春大學(xué)等高等院校和其他研究機構(gòu)開發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學(xué)計算機專家系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于臨床。

人工智能在礦業(yè)中的應(yīng)用。與礦業(yè)有關(guān)的第一個人工智能專家系統(tǒng)是1978年美國斯坦福國際研究所的礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)PROSPECTOR，用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等。20世紀(jì)80年代以來，美國礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發(fā)了預(yù)防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統(tǒng)；弗尼吉亞理工學(xué)院及州立大學(xué)研制了模擬連續(xù)開采過程中開采、裝載、運輸、頂板錨固和設(shè)備檢查專家系統(tǒng)Consim；阿拉斯加大學(xué)編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統(tǒng)。

2.3　人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用

人工智能在超聲無損檢測中的應(yīng)用。在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)，形狀和大小進行判斷和歸類；專家在傳統(tǒng)超聲無損檢測與智能超聲無損檢測之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術(shù)熟練。經(jīng)驗豐富的專家。所以在實際應(yīng)用中這種智能超聲無損檢測有很大的價值。

人工智能在電子技術(shù)方面的應(yīng)用。沈顯慶認(rèn)為可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機硬件電路為專家系統(tǒng)的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統(tǒng)，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術(shù)也被引入到了計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理的常用技術(shù)是防火墻技術(shù)，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統(tǒng)的防范手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)實的需要，把人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術(shù)應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的發(fā)展方向

3.1　人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

國外發(fā)展現(xiàn)狀。目前，AI技術(shù)在美國、歐洲和日本發(fā)展很快。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司。已經(jīng)為加州勞倫斯?利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發(fā)的更為強大的新超級電腦――“藍(lán)色牛仔(blue jean)”，據(jù)其研究主任保羅?霍恩稱，預(yù)計“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。麻省理工學(xué)院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發(fā)展前景，巨大的發(fā)展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續(xù)在AI技術(shù)上大量投入，以保證其領(lǐng)先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的研究，其對象包括自我決定、表達(dá)知識與信息、信息檢索、機械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)采集、自然語言、語音筆跡識別等。

我國人工智能的研究現(xiàn)狀。很長一段時間以來，機械

和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標(biāo)。中國國際科技大學(xué)在國家863計劃和自然科學(xué)基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發(fā)，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行機器人的基礎(chǔ)上，經(jīng)過科研10年攻關(guān)，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態(tài)不行，到能快速自如的動態(tài)步行；從只能在已知的環(huán)境中步行，到可在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項重大研究成果。

3.2　人工智能發(fā)展方向

在信息檢索中的應(yīng)用。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在：①如何利用計算機軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)，包括機器感知、機器思維、機器行為，即知識獲取、知識處理、知識利用的過程。②由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗知識，這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素，對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于專家系統(tǒng)的入侵檢測方法。入侵檢測中的專家系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)安全專家對可疑行為的分析后得到的一套推理規(guī)則。一個基于規(guī)則的專家系統(tǒng)能夠在專家的指導(dǎo)下，隨著經(jīng)驗的積累而利用自學(xué)習(xí)能力進行規(guī)則的擴充和修正，專家系統(tǒng)對歷史記錄的依賴性相對于統(tǒng)計方法較小，因此適應(yīng)性較強，可以較靈活地適應(yīng)廣普的安全策略和檢測要求。這是人工智能發(fā)展的一個主要方向。

篇5

中圖分類號：F230 文獻(xiàn)識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在會計領(lǐng)域應(yīng)用及前景

人工智能即“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類正在做的工作”。對于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應(yīng)用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對人的智力的模仿再生，導(dǎo)致人的思維永遠(yuǎn)會先于計算機一步。

在如今的高速信息化時代下，縱觀整個會計領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)，由于各種會計處理軟件和人工智能的應(yīng)用，過去從事手工填制憑證、記賬、對賬、結(jié)賬這些繁瑣的工作的人正在悄無聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會計工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會計的基本職能正潛移默化地在發(fā)生改變。

具體而言，人工智能引入會計行業(yè)可以避免由于人的失誤而造成的會計信息錯誤的問題，為管理決策、業(yè)務(wù)投資分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時，人工智能可以使業(yè)務(wù)效率明顯提高，對于技術(shù)含量低、簡單重復(fù)的工作，人工智能可以在高強度工作下仍然高效運行。如此以來，企業(yè)運用人工智能解決日常大量發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)化工作，精簡核算類型員工，既提高了效率又節(jié)約了成本。在信息爆炸的時代，人工智能憑借其強大的計算能力、海量的信息儲存以及高強度運轉(zhuǎn)的工作能力，在信息采集等方面也發(fā)揮越來越重要的作用。

不置可否地是人工智能不僅代表了先進科技的高速發(fā)展，同時也帶來更豐厚的經(jīng)濟利益。人工智能的應(yīng)用范圍也會隨著社會發(fā)展從大型企業(yè)逐步擴展到中小型企業(yè)，其功能也會日臻完善，從財務(wù)核算逐步擴展到為財務(wù)決策提供信息等領(lǐng)域，智能會計的發(fā)展前景明朗廣闊。

二、會計是否將被人工智能完全替代

2014年《經(jīng)濟學(xué)人》的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業(yè)中會計位于前三甲。在國內(nèi)，國務(wù)院常務(wù)會議通過了《裝備制造業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量提升規(guī)劃》，工信部等部門也了《機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃2016-2020》，意圖指導(dǎo)機器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。人工智能的發(fā)展如此受器重，會計人員面對的挑戰(zhàn)空前嚴(yán)峻。

因此，人工智能真將會計完全替代，會計行業(yè)中的人都將面臨重新選擇新的工作領(lǐng)域的窘境？答案是否定的。

如今會計行業(yè)正朝著一個更加多元化、全球化的復(fù)合型方向發(fā)展，由于如今的經(jīng)濟信息時代地迅猛發(fā)展，越來越多的企業(yè)步入了國際化的軌道。對于這些企業(yè)進行合并重組、融資上市、跨國合作……都需要會計的輔助指導(dǎo)。

人工智能缺乏人類所特有的主觀能動的創(chuàng)造想象力。人工智能由于其根據(jù)特定的情形，提前設(shè)計好運行程序，在一旦遇見新的情形，就無法進行處理。人工智能是沒有意識的機械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無法利用規(guī)則來約束衡量的問題，必須具備會計知識的人來處理。

三、會計行業(yè)重新定位于轉(zhuǎn)型迫在眉睫

在人工智能被引入到會計工作中，普通核算類型工作的崗位勢必減少，但財務(wù)人員不會完全被人工智能取代。分析目前國內(nèi)的會計人員的結(jié)構(gòu)布局，清晰感受到呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢。會計行業(yè)的普通核算類型的人員已達(dá)到飽和，但高水平的財務(wù)管理人才仍是鳳毛麟角。高級應(yīng)用型與復(fù)合型人才在社會上青黃不接。對于企業(yè)而言，需要的也是能夠為企業(yè)宏偉藍(lán)圖出謀劃策的高級會計人員。審時度勢地轉(zhuǎn)變自身職能，努力提高自身能力素質(zhì)，能人之所不能即做人工智能無法企及的事情是會計人員的首要選擇。

（一）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式與觀念

在許多外人甚是會計工作人員看來，會計是一個埋頭算賬、記賬、整理數(shù)據(jù)的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點明顯早已過時。會計如果一直沿襲成規(guī)，因循自己習(xí)以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優(yōu)勝劣汰”競爭中的淘汰者。

（二）專業(yè)知識學(xué)習(xí)無止境，順應(yīng)科技發(fā)展潮流，提高競爭力

在新的環(huán)境下，戰(zhàn)略管理型人才是我們每個會計人員努力的方向。如果知識內(nèi)容片面而且結(jié)構(gòu)老化，就只能重復(fù)進行簡單、機械的基礎(chǔ)工作，毫無疑問會被人工智能取而代之。一個財務(wù)人員不能簡簡單單的看見賬簿上面記載的數(shù)據(jù)，而要利用這些數(shù)據(jù)看到公司背后的實際情況，為公司發(fā)展壯大統(tǒng)籌規(guī)劃。即需要的是一個對會計知識、行業(yè)法律法規(guī)、管理決策和現(xiàn)代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評估判斷、預(yù)測決策與人機協(xié)調(diào)多方面才能的復(fù)合型人才。

（三）向人工智能會計領(lǐng)域的開發(fā)進軍

會計處理問題的思維和方式會因不同問題而改變，考慮的范圍也會隨時間的變遷而不斷擴大，這些都會使人工智能在會計領(lǐng)域的開發(fā)異常復(fù)雜。如果儲備大量會計知識與經(jīng)驗的人員，從事于智能會計的開發(fā)與維護，重新發(fā)掘自身的價值，既是會計人員的新出路又會對會計的發(fā)展做出一番新的推動。

四、結(jié)語

人共智能引入會計行業(yè)并不昭示著會計職業(yè)的滅亡，隨著科技不斷地發(fā)展，人工智能對于簡單機械的工作的完全替代是理所當(dāng)然的，會計遭遇如此挑戰(zhàn)也是社會進步的必然結(jié)果。面對這一重大的技術(shù)革新，無論是會計工作者還是會計專業(yè)學(xué)生，都應(yīng)以積極的態(tài)度主動從容面對，重新進行職業(yè)定位，從過去腐朽錯誤的觀念中解放出來。面對新興技術(shù)的發(fā)展，不能因為恐懼而閉門造車、對其進行排斥，而是保持警醒的態(tài)度來發(fā)展與提升自己，堅信挑戰(zhàn)與機遇并存。

參考文獻(xiàn)：

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前言：人工智能是計算機科學(xué)的一個部分，是隨著信息化技術(shù)發(fā)展所衍生出一門獨的特技術(shù)科學(xué)，其實質(zhì)上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發(fā)展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為高效生產(chǎn)力，也正是基于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展受到了社會公眾的廣泛關(guān)注。人工智能技術(shù)是基于信息的處理與編輯特征而實現(xiàn)，其與計算機網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協(xié)調(diào)也將會產(chǎn)生更為全面與高新的技術(shù)，為此特在本文中對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的人工智能應(yīng)用展開了全面研究。

一、人工智能的發(fā)展與實際意義

計算機網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)與信息普遍是用數(shù)字、符號、文字等文本形式進行展現(xiàn)，在此過程中需要其達(dá)到較高的表達(dá)能力、判斷能力等方面的標(biāo)準(zhǔn)，而人工智能為加強計算機網(wǎng)絡(luò)的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現(xiàn)，能豐富計算機網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術(shù)以及超高的分析能力，實現(xiàn)了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發(fā)展的意義主要表現(xiàn)在以下兩個方面：一是人工智能的發(fā)展增加了計算機網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現(xiàn)了人的行為，同時由提升了人的謹(jǐn)慎、全面與系統(tǒng)等方面相關(guān)能力；二是人工智能的發(fā)展開拓了計算機網(wǎng)絡(luò)在處理信息的空間與路徑，將計算機網(wǎng)絡(luò)所涉及到的眾多工程信息進行有效結(jié)合，實現(xiàn)了集中控制的目標(biāo)，完成智能化的操作。

二、人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實際應(yīng)用

2.1計算機網(wǎng)絡(luò)多種渠道信息的處理與集成

網(wǎng)絡(luò)與計算機等現(xiàn)代高新技術(shù)參與到計算機網(wǎng)絡(luò)之后，為計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現(xiàn)方式與實現(xiàn)方向。人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，由傳統(tǒng)的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數(shù)據(jù)信息處理的工作所轉(zhuǎn)變[2]。人工智能的這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多種方面，例如，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運營安全管理中，可實現(xiàn)預(yù)先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠?qū)崿F(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠?qū)硗鶄鬟f信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現(xiàn)了高等人工智能技術(shù)。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)管理一直是一項繁重的工作，網(wǎng)絡(luò)的實時動態(tài)以及變化速度快等特點為網(wǎng)絡(luò)管理工作行程了一定的難度，而為實現(xiàn)更為高效的網(wǎng)絡(luò)管理，人工智能技術(shù)也顯示出了一定的效用。人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術(shù)，達(dá)到對計算機網(wǎng)絡(luò)進行綜合管理的效果。專家系統(tǒng)是一種相對智能的計算機程序，將某種領(lǐng)域中的專家知識以及經(jīng)驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關(guān)系統(tǒng)中，由此在某特定領(lǐng)域中匯集多為專家的知識與經(jīng)驗，實現(xiàn)系統(tǒng)的高效性與全面性，完成對此領(lǐng)域內(nèi)各種計算機網(wǎng)絡(luò)問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業(yè)管理與教學(xué)方面的應(yīng)用

現(xiàn)代普遍企業(yè)管理中均會應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而在參與了人工智能的計算機網(wǎng)絡(luò)中則更為有效的提升了企業(yè)管理的安全性與高效性。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理系統(tǒng)的自動防御系統(tǒng)與健康系統(tǒng)，是企業(yè)管理實現(xiàn)高度智能化。在教學(xué)方面，教師可以在教學(xué)過程中，利用人工智能技術(shù)的知識庫，在知識庫中定義教育知識內(nèi)容，并對知識庫中的知識進行推理，是學(xué)生能夠更為直觀的接受教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)效率。

結(jié)論：綜合上文所述，人工智能是計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在計算機網(wǎng)絡(luò)管理、計算機網(wǎng)絡(luò)安全、辦公安全、信息化教學(xué)等多個方面。人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用，推動了計算機網(wǎng)絡(luò)向高效智能化的發(fā)展，對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻(xiàn)

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“人工智能”（Artificial Intelligence）一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。 

2.人工智能的研究歷史 

人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家培根，系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識就是力量”德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家布萊尼茲。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運 算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家布爾實現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。 

第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。 

第二階段： 60 年代末到70 年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議。 

第三階段： 80 年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)K I P S”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 

第四階段： 80 年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987 年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。 第五階段： 90 年代，人工智能出現(xiàn)新的研究由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。 

3. 人工智能的發(fā)展方向 

3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長遠(yuǎn)目標(biāo)是要創(chuàng)造人類智能的機器，用機器模擬人類的智能。這是一個十分漫長的過程，人工智能研究者將通過多種途徑、從不同的研究課題入手進行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動或半自動的知識獲取工具；能實現(xiàn)海量高速存儲并具有學(xué)習(xí)功能的聯(lián)想知識庫；新型推理機制和推理機；分布式人工智能與協(xié)同式專家系統(tǒng)；智能控制與智能管理；智能機器人；人工智能機；新一代的電腦模型。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)，有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。其發(fā)展可以歸納為：人機融合、機器智能、智能機器。 

3.2人機融合。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現(xiàn)有的計算機更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。 

篇8

電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，就可以對系統(tǒng)運行流程進行簡單化處理，優(yōu)化控制系統(tǒng)，同時，人工智能技術(shù)為電氣自動化控制提供了技術(shù)和安全保障。電氣自動化工作人員的工作也隨之變得簡單，在節(jié)省人力和物力的基礎(chǔ)上提高了工作質(zhì)量。目前，智能化技術(shù)在所有領(lǐng)域都有應(yīng)用，推動了我國各行業(yè)整體向前發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)

1.1 人工智能技術(shù)的闡述

人工智能技術(shù)就是計算技術(shù)對人腦進行模擬，同時發(fā)出類似人類的行為指令，最后解決傳統(tǒng)的科技難題。人工智能技術(shù)不但涵蓋了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)和計算機，還關(guān)系到了一些人文學(xué)科，例如：哲學(xué)和倫理學(xué)等，結(jié)合了自然和社會兩門學(xué)科，有著較為廣泛的影響內(nèi)容?，F(xiàn)在人們生活中已經(jīng)離不開計算機技術(shù)，人工智能技術(shù)也逐漸發(fā)展起來，因此，計算機技術(shù)在處理問題時更類似于人腦，使工作效率提高，系統(tǒng)運作更加靈活和穩(wěn)定，不斷地增加了自動化程度。

1.2 人工智能技術(shù)在電氣自動化應(yīng)用中的功能

（1）采集和處理數(shù)據(jù)的功能

人功智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，就可以很好的采集電氣設(shè)備中的模擬量和開關(guān)量，在一定情況下，還可以處理和存儲一些數(shù)據(jù)。

（2）監(jiān)視運行系統(tǒng)，并及時發(fā)出報警

人工智能技術(shù)的應(yīng)用不但可以監(jiān)視和模擬電氣系統(tǒng)，還可以對設(shè)備開關(guān)量的情況進行智能監(jiān)視，監(jiān)視事件的狀態(tài)變化，如果出現(xiàn)狀況就會報警；對系統(tǒng)運行的實際情況進行記錄以及對事故進行自動提示和處理；除此之外，還具備聲光功能、圖像功能、電話報警功能等。

（3）操作控制的功能

電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)通過鼠標(biāo)和鍵盤控制斷路器和電動隔離開關(guān)，還可以調(diào)整勵磁電流。電氣自動化控制的工作人員可以根據(jù)順控程序?qū)崿F(xiàn)停機操作。同時，電氣系統(tǒng)想要適應(yīng)所有系統(tǒng)的值班要求，就會對操作人員的操作權(quán)限進行限制。

2 電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1 電氣自動化中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

電氣自動化設(shè)備在運行的過程會涉及到很多的學(xué)科，想要熟練的掌握其操作流程，就需要工作人員具備較為專業(yè)的知識積累和良好素質(zhì)。所以，想要使電氣自動化設(shè)備可以正常運行，必須應(yīng)用人工智能化技術(shù)。人工智能化技術(shù)能夠編寫程序，之后由計算機技術(shù)負(fù)責(zé)操作，使電氣設(shè)備實現(xiàn)自動化運行，取代了人腦勞動，使工作時間縮短，人力成本降低。

2.2 人工智能技術(shù)在電氣控制中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，主要就是控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、專家系統(tǒng)控制。筆者主要介紹了模糊控制，電氣傳動過程中應(yīng)用模糊控制來實現(xiàn)直流電和交流電的傳動，其直流傳動有Sugeno與Mamdani兩種傳動，在運轉(zhuǎn)的過程，Mamdani的作用就是控制調(diào)速，而Mamdani的另一種情況就是Sugeno；在交流電傳動過程中，模糊控制就可以實現(xiàn)人工智能技術(shù)。

2.3 人工智能技術(shù)在平常操作中的應(yīng)用

電氣自動化有著較為繁瑣的操作流程，并且對操作程序也有較嚴(yán)格的要求，如果有操作問題出現(xiàn)，就很可能會出現(xiàn)機器故障，因此就會造成較為嚴(yán)重的損失。而在電氣設(shè)備運轉(zhuǎn)的過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)進行操作，這樣就簡單化了控制流程，方便技術(shù)人員對其進行檢查和維修，在節(jié)約時間的基礎(chǔ)上又降低了成本。

2.4 人工智能技術(shù)在事故和故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)由8大類型組成，具體如（表1），在電氣事故和故障診斷中，診斷型專家系統(tǒng)較為重要，主要處理的故障為：發(fā)動機故障、發(fā)電機故障、變壓器故障等。電氣自動化控制過程中，會發(fā)生很多不同的故障?？蓚鹘y(tǒng)的診斷方法非常復(fù)雜，準(zhǔn)確率較低，而應(yīng)用人工智能技術(shù)就可以根據(jù)專家的指導(dǎo)和平時收集的機器故障樣本，進行問題分析，最后制定解決策略，這樣分析將會更加準(zhǔn)確，問題存在的時間也隨之縮短，使處理問題的效率提高。

表1 專家系統(tǒng)類型表

3 人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用--簡析恒壓供水案例

3.1 恒壓供水的概況

現(xiàn)在我國普遍使用的供水系統(tǒng)就是恒壓供水，因為此系統(tǒng)有著不確定的負(fù)荷變化，所以傳統(tǒng)的PID算法在壓力控制方面不能達(dá)到理想效果。在具體的運行過程中，我們發(fā)現(xiàn)模糊控制的應(yīng)用效果較好，在實施此方案中，應(yīng)用AI-808控制器進行人工智能調(diào)節(jié)，并對FXINPLC控制邏輯加以結(jié)合，這樣水廠的恒壓供水就可以實現(xiàn)全自動化。

3.2 AI-808人工智能的工作原理

AI-808人工智能變頻器、調(diào)節(jié)器、閥門等構(gòu)成了此系統(tǒng)。主要由壓力傳感器檢測水管壓力，之后利用變壓器將信息傳送給AI-808儀表，將其與設(shè)定值做比較，進而得出壓力誤差，在AI-808所具有的模糊基礎(chǔ)上結(jié)合PIC控制算法進行運算，將控制信號4～20mA傳到變頻器的控制端，之后對頻率進行調(diào)節(jié)，使其達(dá)到水管所要求的指標(biāo)。如果用戶用水量增加，一臺水泵變頻到50赫茲后，還是達(dá)不到供水壓的規(guī)定，PIC將對AI-808調(diào)節(jié)器中的壓力信號進行檢測，之后給出另一臺水泵，再由它進行工頻運行；如果用戶供水量降低，PIC會接受AI-808調(diào)節(jié)器發(fā)出的水壓高信號后，退出運行中的一臺水泵。

上述敘述的案例只是電氣自動化控制中小范圍的應(yīng)用人工智能化技術(shù)，同時也為電氣設(shè)備的生產(chǎn)和供給過程中的一個方向，在電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能化技術(shù)有著較為重要的意義，值得我們對其進行深入的研究。

4 結(jié)語

總而言之，人工智能化技術(shù)是現(xiàn)代科技發(fā)展過程的產(chǎn)物，這項技術(shù)一直向著成熟方向發(fā)展，隨之走入到人們的日常生活中。智能化技術(shù)不但給人們帶來了很多的便利，而且也是改變傳統(tǒng)電氣的機會，使電氣自動化控制的工作效率得到提高，減少了在人力和物力上投入的成本。

參考文獻(xiàn)：

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第1名 田納西大學(xué)諾克斯維爾分校

很多人都不知道，田納西大學(xué)諾克斯維爾分校是人工智能專業(yè)發(fā)展最快的學(xué)校。十年之內(nèi)，該專業(yè)擺脫了當(dāng)初只有幾名教授的困境，一躍成為美國人工智能領(lǐng)域最具領(lǐng)導(dǎo)力的科研機構(gòu)。

學(xué)校的智能系統(tǒng)和機械學(xué)習(xí)中心成立于2010年，如今已擁有40多名高素質(zhì)科研工作者，其中還包括8名來自國立橡樹嶺研究所（美國能源部所屬的大型國家實驗室）的科研人員，可謂是科研力量雄厚。

該中心為在校學(xué)習(xí)人工智能的碩士研究生開設(shè)了一個獎學(xué)金項目，學(xué)生可以在學(xué)習(xí)之余，輔助科研工作者進行深度調(diào)研，其中就包括擔(dān)任國立橡樹嶺研究所科研人員的助手。當(dāng)然，在該中心工作是記學(xué)分的，最高可抵12學(xué)分，并且能享受獎學(xué)金的優(yōu)待，這也算是研究生的一個特別福利。

第2名 華盛頓大學(xué)

華盛頓大學(xué)位于西雅圖，地理位置優(yōu)越，微軟、亞馬遜、波音等知名企業(yè)都駐扎在此。該校人工智能專業(yè)將科學(xué)和藝術(shù)相結(jié)合，學(xué)生選擇范圍寬廣，他們可以從16個研究方向中挑選一個感興趣的進行學(xué)習(xí)。

不少研究方向都涉及到跨學(xué)科，學(xué)生在人工智能的同時，還要從藝術(shù)學(xué)院、設(shè)計和編程學(xué)院、交互設(shè)計項目選修相關(guān)課程。

該校的人工智能專業(yè)教授都屬于明星級別，他們頻繁地出席研討會，他們的名字也時常出現(xiàn)在學(xué)術(shù)雜志上。

第3名 斯坦福大學(xué)

斯坦福大學(xué)的人工智能專業(yè)是將學(xué)術(shù)學(xué)位和研究項目結(jié)合最好的學(xué)校。本科生的學(xué)習(xí)課程需要極高的理解力，難度并不低于研究生課程，如電腦生物、言語識別、認(rèn)知、機械學(xué)習(xí)等；研究生的學(xué)習(xí)則更側(cè)重接觸人工智能前沿動態(tài)。許多學(xué)生畢業(yè)后都選擇進入斯坦福人工智能實驗室工作。

第4名 喬治亞大學(xué)

喬治亞大學(xué)富蘭克林藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院設(shè)立了獨立的人工智能研究機構(gòu)，該校的人工智能研究生階段的課程重在深入研究，讓學(xué)生在本科的基礎(chǔ)上得到更多的探索，如學(xué)習(xí)遺傳算法、邏輯程序設(shè)計、認(rèn)知模型、微電子學(xué)等。

第5名 賓夕法尼亞大學(xué)

賓夕法尼亞大學(xué)是美國大學(xué)里唯一提供人工智能雙學(xué)位的學(xué)校，學(xué)生需要同時學(xué)習(xí)計算機科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)。該校對學(xué)生的要求很高，在錄取時會側(cè)重學(xué)生對于人工智能的興趣與熱情，并要求學(xué)生有良好的職業(yè)道德，如責(zé)任感，責(zé)任感關(guān)乎專業(yè)度，這代表著學(xué)生對科研學(xué)習(xí)的態(tài)度；如榮譽感和道德感，包括尊重科研學(xué)術(shù)成果、不剽竊、不抄襲等。

第6名 加利福尼亞大學(xué)伯克利分校

加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的人工智能專業(yè)名為“認(rèn)知科學(xué)里的技術(shù)研究”，以研究認(rèn)知和觀念的計算模型、思想和語言的神經(jīng)基礎(chǔ)為主。該校的人工智能研究非常有名，經(jīng)費十分充足，共有近30名教授和講師致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言語識別等。

第7名 密歇根大學(xué)

密歇根大學(xué)的人工智能專業(yè)隸屬于文學(xué)、科學(xué)和藝術(shù)學(xué)院，因為該校強調(diào)跨學(xué)科學(xué)習(xí)，這意味著學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的同時，還要學(xué)習(xí)經(jīng)濟學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等。該專業(yè)有10個不同的研究小組，學(xué)生可以選擇將人工智能和心理學(xué)或哲學(xué)相結(jié)合，進而開闊思路，不斷創(chuàng)新。

第8名 伊利諾伊大學(xué)香檳分校

伊利諾伊大學(xué)香檳分校電力與計算機工程學(xué)院設(shè)立了人工智能專業(yè)，目的是解決當(dāng)下人工智能領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。學(xué)生需要學(xué)習(xí)的課程都是以解決問題為導(dǎo)向的，如“運動規(guī)劃與虛擬現(xiàn)實”、“計算機視覺分析”、“神經(jīng)影像”等。

第9名 麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)

麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)的人工智能專業(yè)從本科、研究生到博士都很受歡迎，學(xué)生們通過學(xué)習(xí)機器學(xué)、自然語言過程、嵌入式系統(tǒng)、運算法則等課程，可以發(fā)現(xiàn)自己的興趣點所在，進而參與到研究中。

該校的20多名人工智能專業(yè)教授和講師有一定知名度，他們研究機械學(xué)、電腦視覺和認(rèn)知計算等，同時也為學(xué)生提供豐富的研究調(diào)查機會。

第10名 印第安納大學(xué)

印第安納大學(xué)是美國少數(shù)的將人工智能專業(yè)列為獨立專業(yè)的學(xué)校。本科生側(cè)重學(xué)習(xí)智能化系統(tǒng)工程，倡導(dǎo)“以小見大”，即從小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)和移動技術(shù)入手，進而研究宏觀的系統(tǒng)工程，這樣的課程包括生物工程、計算機工程、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、分子與納米工程等。研究生則是將技術(shù)與創(chuàng)新融合，專注學(xué)習(xí)以解決問題為導(dǎo)向的人機互動設(shè)計。

國家大型科研機構(gòu)比較青睞該校學(xué)生，因為在微軟主辦的針對學(xué)生的“想象杯”開發(fā)人員設(shè)計大賽中，該校學(xué)生奪魁的次數(shù)最多。

第11名 俄勒岡州立大學(xué)

俄勒岡州立大學(xué)的人工智能專業(yè)是全美里最自由的，學(xué)生入學(xué)時可以選擇多種研究方向，比如其中之一是人機互動，課程包括編程、認(rèn)知、心理學(xué)等，都是幫助學(xué)生了解人工智能里“界面”的意義。

第12名 西北大學(xué)

西北大學(xué)的人工智能專業(yè)共有20門課程供學(xué)生選擇，如“自然語言處理”、“知識表現(xiàn)和推理”、“計算機幾何學(xué)”等。這里還有一門課程由IBM公司贊助，學(xué)生可以用IBM公司開發(fā)出的智能電腦――認(rèn)知計算系統(tǒng)的代表Watson來制造出下一代人工智能設(shè)備。

第13名 羅切斯特大學(xué)

在羅切斯特大學(xué)，本科生有兩個方向選擇，分別是注重數(shù)據(jù)挖掘和機械視覺的“機械學(xué)習(xí)和機器人”，注重網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的“人機互動與網(wǎng)絡(luò)”。研究生的課程包括運算法則、統(tǒng)計語言、認(rèn)知過程、數(shù)據(jù)挖掘等。該校的教授在人工領(lǐng)域?qū)I(yè)很有名，所以學(xué)生的研究機會很多。

第14名 俄亥俄州立大學(xué)

俄亥俄州立大學(xué)的人工智能專業(yè)有不同的側(cè)重，學(xué)生可以選擇研究神經(jīng)式網(wǎng)絡(luò)、電腦視覺或其他。人工智能的研究項目也有細(xì)分，如應(yīng)用機器學(xué)習(xí)，聽覺、言語和語言處理，機器學(xué)習(xí)理論和認(rèn)知系統(tǒng)等。該校的人工智能研究實驗室早在1970年成立，如今以研究成果顯著而聲譽良好。

第15名 哈佛大學(xué)

哈佛大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“心智，大腦和行為”，從專業(yè)名就可以看出這是跨學(xué)科學(xué)習(xí)，且學(xué)生在畢業(yè)前要完成相關(guān)研究。這里的“人工智能研究小組”是一支高水平的師資隊伍，他們在研究人工智能時，結(jié)合了社會計算、計算語言學(xué)等方面。

第16名 倫斯勒理工學(xué)院

倫斯勒理工學(xué)院的人工智能專業(yè)隸屬于認(rèn)知科學(xué)院，這就意味著學(xué)生將側(cè)重于學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)，研究人類和動物的思想，“心智與機器”、“機器與計算學(xué)習(xí)”等課程都較受歡迎。倫斯勒人工智能和推理實驗室很有名，不過，有人開玩笑，這里的教授和學(xué)生在研究的過程中，總會有“我們自己也是機器嗎”的困惑。

第17名 哥倫比亞大學(xué)

在美國東海岸，哥倫比亞大學(xué)的人工智能專業(yè)擁有最完備的實驗室，學(xué)生在實驗室里可以感受機器人原理、自然語言處理過程、計算機視覺，還可以操作可穿戴計算機原型和3D圖形工作站，甚至是IBM公司開發(fā)出的機械臂，這些都增加了課程的趣味性。

第18名 普渡大學(xué)

普渡大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“機器智能跟蹤”，隸屬于計算機科學(xué)院，課程內(nèi)容包括人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和機器人研究。該專業(yè)的主要研究領(lǐng)域是機器學(xué)習(xí)和信息檢索。

第19名 喬治亞州立大學(xué)

篇10

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(chǎn)單位的工作效率，還能更加準(zhǔn)確地處理財務(wù)信息。未來，人工智能將逐漸地應(yīng)用到每一個角落，因此，我們應(yīng)該正確看待人工智能所帶來的一些問題，對于應(yīng)對人工智能的替代工作要提早做出準(zhǔn)備。

1人工智能發(fā)展對于會計的挑戰(zhàn)

對于會計工作而言，人工智能帶來的挑戰(zhàn)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(shù)的不斷發(fā)展，會計行業(yè)的工作方式其實早就已經(jīng)開始發(fā)生變化。到目前為止，最早的手工核算幾乎已經(jīng)全部被會計電算化所代替。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，會計行業(yè)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(guī)律性的基礎(chǔ)工作到最后會全部被人工智能代替。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計，在未來二十年之內(nèi)，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(guī)模應(yīng)用可能引起失業(yè)危機。從社會和技術(shù)進步來說，人工智能在會計工作中的大量應(yīng)用可以大幅提升工作效率，同時還能夠利用計息機統(tǒng)計匯總和數(shù)量的優(yōu)勢，為生產(chǎn)單位的經(jīng)營決策提供準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)，并籍此提升生產(chǎn)單位的整體效率和經(jīng)濟效益。但是，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，目前從事會計基礎(chǔ)性工作的人員比重占會計人員總數(shù)的50%至70%，對于這一部分人員來說，人工智能的高度發(fā)展會產(chǎn)生巨大的替代效應(yīng)，當(dāng)人工智能在會計工作中應(yīng)用越廣泛，引發(fā)的會計失業(yè)人員就會越多。因此，人工智能大量應(yīng)用的時代，也是從事會計基礎(chǔ)工作人員產(chǎn)生失業(yè)危機的時代。

2人工智能發(fā)展背景下會計工作的相關(guān)應(yīng)對措施

2.1適應(yīng)時展，積極利用人工智能

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。人工智能雖然對會計工作構(gòu)成了挑戰(zhàn)，但是時代的發(fā)展和進步不可逆轉(zhuǎn)。因此，在人工智能高速發(fā)展的今天，從事會計工作的人員不僅不應(yīng)該拒絕和排斥人工智能，相反地，應(yīng)該轉(zhuǎn)變觀念，認(rèn)清形勢，努力去學(xué)習(xí)掌握人工智能在會計工作中的應(yīng)用方法，提高工作效率和工作質(zhì)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(chǔ)性工作。同時，加強專業(yè)理論學(xué)習(xí)，提高工作能力，利用節(jié)省下來的時間集中完成難度大、情況復(fù)雜的會計工作，在人工智能來臨的時代實現(xiàn)自身的進步。

2.2提升工作層次，實現(xiàn)升級轉(zhuǎn)型

從目前情況來看，人工智能在會計工作中的應(yīng)用還只停留在于基礎(chǔ)性、重復(fù)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(wù)數(shù)據(jù)，但是讀出財務(wù)數(shù)據(jù)背后的信息，準(zhǔn)確評價生產(chǎn)單位的整體發(fā)展能力，結(jié)合財務(wù)數(shù)據(jù)對企業(yè)戰(zhàn)略、運營質(zhì)量、競爭能力、風(fēng)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(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，目前也無法做到對高級財務(wù)管理人員的替代?；诖耍瑫嫻ぷ魅藛T在人工智能發(fā)展的時代，可以打破本專業(yè)的限制，在掌握財務(wù)專業(yè)知識的同時，多涉足企業(yè)管理，由傳統(tǒng)的會計向管理型會計轉(zhuǎn)型。另外，還應(yīng)該利用各種工作機會，站在單位發(fā)展的高度，進行財務(wù)分析、出謀劃策，提升自己在生產(chǎn)單位的價值和層次。

2.3圍繞專業(yè)發(fā)展，變更工作內(nèi)容

會計工作人員必須認(rèn)識到，相對于人工智能而言，人的思維具有獨創(chuàng)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(fā)展的時代，會計專業(yè)學(xué)科本身也會同步實現(xiàn)發(fā)展。隨著會計學(xué)原理的不斷豐富和完善，會計方法應(yīng)用也將發(fā)生很大改變，會計人員的工作內(nèi)容也會隨之改變。一是隨著會計原理和會計方法的調(diào)整，會計人員在利用人工智能的時候，必須進行相應(yīng)的調(diào)整，以達(dá)到工具使用與工作目的的統(tǒng)一；二是隨著人工智能工具的發(fā)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(jié)合實際需要，自主開發(fā)利用的軟件工具將會越來越多，會計人員應(yīng)該加強學(xué)習(xí)，掌握人工智能工具，使其變成自己工作的利器。

2.4關(guān)注行業(yè)動態(tài)，自我優(yōu)化升級

作為會計人員，在人工智能快速發(fā)展的背景下，必須時刻關(guān)注行業(yè)動態(tài)，樹立終生學(xué)習(xí)的理念，不斷實現(xiàn)自我優(yōu)化升級。會計人員應(yīng)認(rèn)識到，會計專業(yè)作為一門學(xué)科，在國民經(jīng)濟發(fā)展中具有不可替代的作用，不管人工智能如何發(fā)展，改變的只是工作方式和內(nèi)容，會計專業(yè)本身不會消亡。因此，會計人員在工作的同時，要密切關(guān)注本行業(yè)的發(fā)展動態(tài)，按照行業(yè)發(fā)展方向來調(diào)整自己的職業(yè)目標(biāo)，并根據(jù)職業(yè)目標(biāo)進行規(guī)劃，學(xué)習(xí)相關(guān)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(wù)分析能力和預(yù)判能力，以自我優(yōu)化升級來應(yīng)對專業(yè)變化和人工智能發(fā)展。

3結(jié)束語

在人工智能快速發(fā)展和應(yīng)用的背景下，會計工作人員必須適應(yīng)時展，積極利用人工智能，不斷提升工作層次，關(guān)注行業(yè)動態(tài)，實現(xiàn)升級轉(zhuǎn)型；高等教育中的會計專業(yè)也應(yīng)面向人工智能，改革教育模式，培養(yǎng)出適應(yīng)新時期發(fā)展的會計人才。