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人工智能对教育的价值范文1
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。”
人工智能对教育的价值范文2
[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.
人工智能对教育的价值范文3
文章编号：1004-4914（2017）05-148-02
一、引言
互联网金融经历了过去几年的高速发展后，带给了人们新的感受。随着2016年4月12日，国务院印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案》以来，整个行业正在进行一次“价值回归”，P2P等平台类模式正在减少，靠着拼渠道、流量和高收益的红利时代已经过去，精细化、差异化、技术化的运营和创新将是互联网金融这个阶段的主题，人工智能将在互联网金融领域发挥越来越重要的作用。
一直以来，金融领域个性化的服务都是依赖于“人”的服务。但从2016年开始，机器正在尝试取代人在财富管理服务中的位置，随之而来的是智能投顾服务。举个例子，在美国，券商、资管纷纷开始设立互联网金融平台，以互联网财富管理类的服务为主，目的是捕获更多中小投资者，在现有的证券业务体系之外培育新的增长点。贝莱德收购Future Advisor、Fiidelity与Betterment展开战略合作、Vanguard推出自己的智能投顾服务、嘉维证券与宜信合作进入中国市场开展智能投顾服务。这样的例子还有很多，这背后是传统金融机构对技术所能产生的势能的认可。国内的智能投顾玩家也很多。其中，宜信和品钛这样的在新兴市场上已经相对成熟的公司已经推出了自己的智能投顾服务。此外，还有大量早期创业公司直接以此为方向，比如弥财、钱景财富、蓝海财富等。
二、人工智能在互联网金融领域的应用情况
（一）人工智能在互联网金融领域应用的必然性
2016年以来央行、其他部委以及最高法院都了关于互联网金融的指导意见，分别是《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《非银行支付机构网络支付业务管理办法》以及《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》。这些政策性文件的出台，预示着这个行业在政策红利和边界较为模糊的情况下实现的业务的快速发展模式已经走到了尽头。随着后期监管文件的逐步下发，门槛的设立，要求的标准化，很多后来者已经丧失了最好的入局机会，而现有的稳健平台，则迎来了最好的发展机遇。对于互联网金融企业而言，要适应政府的监管，获得客户的支持，要取得自身的发展，只能依托于人工智能。长时间以来，人工智能在互联网金融领域的应用及重要性被频繁提及。近日，《中国互联网金融发展报告（2016）》新书在京，该《报告》执行主编、中科金财董事长朱烨东表示，未来互联网金融行业发展将逐渐走向正规、规范，移动支付的不可逆转，大数据、云计算在互联网金融的核心地位进一步加强，金融科技将成为未来互联网金融发展的主要趋势。
（二）人工智能极大提高了互联网金融的效率
作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位。同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析。金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。
说到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互联网金融领域，有一个比AlphaGO更加强势的公司，这家公司的名字叫Kensho。这是以前高盛出来的分析师团队，把整个高盛的经验模拟，通过机器取代现在大量的人工，进行相应的投资、分析、决策。而且在信息，在互联网传播非常快的时候，他们去除掉了大量的噪声，回归到这个事情的本质。很快高盛发现了这家公司的发展速度和未来价值，直接把它私有化，直接变成第一大股东，因为发现这中间带来的差别是这个企业的核心竞争力。
Kensho公司的核心技术就是能在两分钟之内做出一份一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。而你根本就不需要去检查这些数据分析，因为这些分析是基于来自十个数据库的成千上万条数据。如果没有这些人工智能，分析师们可能要花上几天的功夫收集梳理这些数据，而等他们分析完成后，市场的行情早瞬息万变。
可见，人工智能的引入对于互联网金融领域的效率提高是呈几何式的，你很难想象也不敢相信这么一个事实：未来的投资大师们可能是一堆机器。
（三）人工智能将互联网金融带入智能金融时代
互联网金融发展至今一共经历了两个阶段：第一个阶段是网络金融，把现有的金融产品搬到互联网上，互联网上面现在卖基金、卖理财、卖信托、卖保险。第二个阶段是大数据金融阶段，通过数据重新去定义相应的金融产品和相应的金融服务。第三个阶段正在萌芽，就是人工智能+互联网金融的阶段，网络上有人称之为智能金融时代。
从目前宁波当地的互联网金融企业发展来看，目前还停留在“互联网+金融”的模式：在传统金融服务上进行叠加，将互联网式思维、互联网式管理、互联网式数据融合进传统金融服务，而这正是现在大部分互联网金融服务提供商正在做的事情。“互联网+金融”的模式也正在让金融进入“普惠金融”的阶段，通过互联网金融对传统金融机构进行补充，让更多的人平等的享受到金融服务。但是，“互联网+金融”的模式下，信息安全、投资风控、资产调节等方面问题仍然存在，一定程度上说，互联网增加了信息风险，也正是如此，摸索期的互联网金融行业才会出现P2P跑路的现象，仅2015年，宁波当地的P2P公司跑路就多达9家之多。
人工智能是大趋势，从阿尔法狗的表现以及人工智能在互联网金融领域的运用来看，互联网金融在人工智能的改造下将不再局限于“互联网+金融”，而是逐渐向“互联网+金融+大数据+人工智能”转变。人工智能起到串联起互联网、金融、大数据，实现更加智能的精确计算的作用，实现大脑一般的思考，解决“互+金”模式下的诸多痛点。
从理财顾问、征信助手、智能风控系统、防范性金融系统这四个层面来看，整个互联网金融领域正在朝着越来越“技术范儿”的方向上前进，金融智能化成为大势所趋。智能金融的机器学习功能，让产品背后的逻辑系统可以快速适应场景数据，建立合适的评分规则、决策体系，真正给现在的互联网金融带来颠覆性的变化。无论是消费金融领域还是风控层面上，互联网金融在人工智能的配合下正在呈现出无与伦比的崭新打法。这也正是阿尔法狗打败李世石之后，给金融智能化带来的全新想象。
（四）人工智能将颠覆互联网金融时代的风控体系
汇总整个互联网金融本质，其实存在两个层次风险，一是道德风险，二是经营性风险。面对2016年不断有“跑路”等负面消息萦绕的互联网金融，去伪存真或成为首要任务。一些企业资金并没有进入到实体业务，而是进入庞氏骗局，而去年出台的监管意见征求稿，监管层管理方向还是较为清晰的，希望通过资金的有效监控，将企业资金与个人用户之间的资金进行分离，规避风险。然而人力毕竟有限，不可能时刻紧盯住所有互联网金融机构，这时引入人工智能监管就十分必要。
人工智能已经在无人驾驶、图像处理、语音识别方面取得了突破性的应用，那互联网金融领域呢？李开复老师曾谈及人工智能应用的三个要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景。人工智能解决金融界问题的过程，很好的对应了这三个要素。也许，金融领域是人工智能最合适不过的颠覆场景。
在金融业务的前端，已经有不少传统银行将人工智能用于为客户定制服务，开发理财产品的应用。例如巴克莱银行和花旗银行等。国内银行中走在科技前列的招商银行，也开始试用全新的人工智能业务模式。未来人工智能和机器学习技术在金融业前端会有更多的便捷精准服务提供给客户。
那么金融应用领域的后端呢？信息安全、投资风控、资产管理等方面的问题成了新问题，对于躲在触屏手机背后的客户，缺失了央行数据的客户，银行没有办法通过一双双眼睛去看到用户是谦谦君子还是骗子流氓。这个时候，金融后端，传统金融风控手段覆盖不到和难以触及的，那么“互联网+金融”业务就要结合更广泛的互联网数据和人工智能手段，来处理更广泛的金融客户问题。
（五）人工智能技术在金融领域应用案例
Google、IBM等国际巨头公司已经将人工智能技术渗透在各种产品的方方面面，总体上看，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，随着国内双创政策的推动和对人工智能产业的投资拉动，预计广泛应用节点即将到来。
1.阿里巴巴旗下的蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。根据蚂蚁金服公布数据，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30%的通过率。以智能客服为例，2016年“双11”期间，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后，人工智能开始发挥作用，“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点；在交流中，则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升，在花呗等业务上，机器人问答准确率从67%提升到超过80%。
2.2015年，交通银行推出智能网点机器人，并引发了金融银行界的广泛关注。它为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，它能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。
3.百度教育信贷实现“秒批”。“人工智能对于金融也会产生变革性影响，可以真正做到让征信升级”。6月8日，在2016百度联盟峰会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏特别提到人工智能正在重构包括金融在内的传统产业。他特别强调，“现在百度的教育贷款，基本上是以‘秒’的时间可以决定是不是给一个人贷款。”李彦宏讲到的百度教育信贷的“秒批”，其具体的操作程序非常简单，用户想要获取百度消费信贷服务，只需在百度钱包APP“教育贷款”板块上传身份证，系统就能自动比对、确认用户身份信息，并根据信用记录判定用户所需的服务类型或额度，不仅能实现远程审批，审批时间更可缩短至“秒批”级别。秒批依靠的是百度以大数据和人工智能为基础的严谨风控体系。借助“大数据+人工智能”技术，百度风控部门为有信贷需求的群体绘制用户画像，建立信用体系，加上图像识别等人工智能技术的实际应用，构成了秒批的技术基础。
4.宁波聚元集团旗下超人贷平台自2014年上线以来，发展迅速，以高效风控、低成本控制、低坏账率享誉业内，平台注册会员超过1万人，线上累计交易金额已突破2亿元，稳定健康的发展道路使得平台处于整个大市行业中领先地位，并受到CCTV2、CCTV7央视正面报道，成为浙江地区首批在央视上榜的互联网金融品牌。超人贷平台除了将资金交由第三方商业银行或有资质的资金托管机构进行托管，建立信息披露制度，充分披露融资项目、经营管理等信息外，最重要一个突出优势就是采用先进的人工智能对每一笔交易?M行实时监控，监控信息还可面向公众开放。自创立以来发展稳健，越来越受到客户青睐。
人工智能对教育的价值范文4
关键词：大数据 人工智能 云计算 数据挖掘 机器人 人工神经网络
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02
1 什么是大数据
1.1 大数据的定义
大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。
大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。
1.2 大数据的发展历程
“大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。
大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。
大数据发展的突破期，是2003―2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
大数据发展的成熟期，是2006―2009年，此时大数据技术形成并行运算与分布式系统。
到了2010年，智能手机开始大量涌现，其应用日益广泛。此时，数据的碎片化、流媒体、分布式等特征更加凸显，移动数据开始急剧增长。
近年来，大数据技术的发展十分迅猛，开始不断向社会各行各业步步渗透，从而导致大数据的技术领域和行业边界越来越不明显，也越来越模糊，大数据的应用创新已经超越了大数据技术的本身，越来越受到各行各业的热捧和青睐。
今天，可以毫不夸张地说，大数据技术能够改变一个领域，为每一个领域带来变革性和创新。
2 什么是人工智能
2.1 人工智能的定义
人工智能是一门新的技术科学，它主要研究和开发用于模拟人类的智能的理论、方法和技术的应用系统，它同样也是计算机学科的一个重要分支。人工智能的终极目的是掌握智能的根本实质，从而生产出一种全新的能以人类智能相似和相近的方式快速做出反应的智能机器。可以说人工智能的发展与计算机科学与技术的发展紧密相连，密不可分。
2.2 人工智能的发展历程
“人工智能”一词最初是在1956年美国达特茅斯学院提出的。
人工智能的发展经历了半个多世纪，它的发展历程十分曲折，大致可分为三个发展阶段：
20世纪40年代中期到50年代中期为第一阶段，被称为人工智能启蒙探索时期。1950年，英国数学家图灵发表了《计算的机器与智能》，提出了机器可以思维进而帮助人类的问题，直接推动了现代人工智能的发展。
20世纪50年代中期到80年代末期为第二阶段，被称为人工智能经典符号时期。人工智能与认知科学、认知心理学等三门学科开始了相依为命的发展历程。
20世纪80年代末期到现在为第三阶段，被称为人工智能联结主义时期。这一时期，主要采用分布处理的方法通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动。
3 大数据与人工智能的关系
大数据和人工智能，近年来这两个领域的研究相互交叉促进，产生了很多新的方法、应用和价值。
今天，人类拥有了对数据规模大、数据类型多、数据流转快和数据真实性高的大数据进行存取、检索、分类和统计的能力，完全得益于大数据技术的发展。而且，人工智能领域的一些理论和方法，已经开始用于大数据分析方面，并取得了一定的效果。
研究发现，解决人工智能的扩展性和成长性问题，离不开大数据技术。
以前，人工智能技术还不能实现与人类相似的学习研究能力。原因在于，人工智能看似简单，实际上是一件非常繁琐和复杂的事情，产生人工智能的两个必要条件要有海量数据的支撑和对这些数据的极强处理能力，而以前的机器都不具备这两个条件。
人工智能其实就像人类一样，是需要拥有大量的知识和丰富的经验。在这些知识和经验的背后是需要大量的数据支撑。大数据技术的进一步发展，为储存、分析大量的数据提供了一定的技术支持，使机器得到的数据量和拥有的数据处理能力，与形成人工智能所需要的数据量和数据处理能力相匹配。只有这样，人工智能才能得到发展。人工智能的发展，反过来进一步推动大数据技术的向前发展，形成有效的相互推动作用。
与其说人工智能的发展依靠大数据，不如说大数据开启人工智能新篇章。人工智能领域的一些理论和方法，能够有效地提升大数据的使用价值。与此同时，大数据技术的发展也将在为人工智能提供一个用武之地。
4 未来人工智能的发展
随着大数据技术和计算机科学技术的不断发展，未来人工智能的发展主要会在以下几个方面：模式识别、专家系统、符号计算、人工神经网络和机器情感。
4.1 模式识别
模式识别，顾名思义，是指通过计算机采用数学计算的方法来研究模式的自动判读、处理等识别功能。
可以断定，随着计算机技术的不断向前发展，人类一定能对复杂的信息处理过程做深入的进一步的研究。与此同时，模式识别功能也为人类认识自身智能创造了可行的线索和提供了必要的帮助。
在现实生活中，对人类来说最重要的是对光学信息以及声学信息的判断和识别。大家知道，准确、高效是计算机识别的最大特点。例如，今天已经应用很广的指纹识别功能就是一个典型的案例。
人类每个人的指纹独一无二，具有唯一性。早在很多年前，我国有关专家就对数字图像的离散几何性质进行了深入的观察和研究，进而建立了从人类指纹的灰度图像精确计算纹线局部方向，从而提取了人类指纹特征信息的相关理论与算法。
这一研究发现，随后就被用于全自动指纹鉴定系统，从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。
4.2 专家系统
专家系统，是未来人工智能发展的一个重要方向。专家系统在今天的生活中已被广泛应用。其实，专家系统是指一个具有大量的行业或领域专门的知识与经验的程序系统。它主要利用计算机科学技术和人工智能技术为基础，先根据某一行业或领域一些权威专家或多个专家所提供的一些相关知识和相关经验，再进行深入推理和判断，进而可以模拟人类专家的判断决策过程。通过这个过程，从而来帮助人们解决现实中一些需要人类专家来处理的一些复杂的问题。
实现专家系统必须要有两个条件：一是要拥有类似于该领域专家解决实际问题的推理机制，二是建立一个完善的存储有该领域中经过专家事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识库。这两个条件缺一不可，否则无法进行专家识别。
研究发现，专家系统能对人类输入的信息进行快速处理，并运用相关的行业和领域知识进行推理判断，进而作出相应的判断和决策。
科学家们对专家系统的研究由来已久，一直以来被科学家们所重视。今天，各种各样的专家系统已遍布了各行各业的不同领域，并且取得巨大的成功。
目前，专家系统可以分为十种类型：教育型、预测型、解释型、维修型、规划型、诊断型、调试型、设计型、控制型等。
4.3 符号计算
科学计算是计算机发明以来最基本和主要的用途之一。科学计算可分为两类：一类是纯数值的计算，另一类是符号计算。符号计算与传统的纯数值计算不同，它是一种智能化的计算，主要通过处理相应的符号来进行的计算。
在符号计算中，符号可以代表的种类非常非常多，如实数、复数、整数、有理数等，还可以用符号来代表函数、多项式、集合等。
很久以前，人类就希望能有一个可以进行符号计算的计算机软件系统来帮助人们进行计算。可以追溯到20世纪50年代末，人们就开始对此进行研究。今天，随着计算机科学技术和人工智能技术的进一步发展，已相继出现了多种可以进行符号计算的计算机系统软件。
这些符号计算软件功能齐全，且具有共同的特点：一是人机界面友好，命令输入方便灵活，反应快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式处理，人通过键盘输入命令，计算机处理后即显示结果。
虽然计算机只是在执行人给它的指令，具有一定的局限性，但是在符号计算中已经有了相当大的突破，相信在未来的符号计算领域会有更大的进步和发展。
4.4 人工神经网络和机器情感
计算机技术发展到今天，人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用。未来人工智能应用最重要的一个新领域就是人工神经网络。
研究表明，情感属于智能的一部分，而并不是与智能相分离的。因此，可以断言人工智能未来发展的下一个突破就是要赋予计算机情感能力，让智能情感化。
人工智能进入21世纪的今天，正酝酿着新的突破，创造新的奇迹。
未来人工智能的应用将会为人类创造出更多更高级的智能“产品”来服务人类自身，而且人工智能将会在越来越多的领域会超越人类智能。
大数据时代背景下，相信人工智能将会得到长足的发展，更多的发现、发明和成果将会出现在大家面前。仿佛可以看到，与人类水平相同甚至超越人类自身智能就快要实现。
相信这一刻就在不远的将来，让大家拭目以待。
参考文献
[1] 蔡自兴，徐光v.人工智能及其应用[M].4版.清华大学出版社，2010.
[2] （加）海金.神经网络与机器学习[M].3版.北京：机械工业出版社，2011.
[3] （美）库兹韦尔.奇点临近[M].北京：机械工业出版社，2011.
人工智能对教育的价值范文5
【关键词】人工智能；计算机；辅助教学；应用
计算机辅助教学是一种新兴的教学手段，帮助课堂进入到一种更加智能化和现代化的环境与条件中，将传统的教学模式和方法与多媒体和网络结合起来，为学生营造更好更有趣的教学氛围。但是由于技术的不成熟以及经验的不充分，导致其依旧存在问题和不足。
1计算机辅助教学开展现状和发展困境
1.1缺少开放包容的特性
近年来，计算机辅助教学的开发和应用已取得了一些较好的成绩，但由于我国计算机网络工程和相关领域的技术革新起步较晚，对于计算机教学的发展与改革依旧存在较多的不足和缺陷。首先是在开放包容性上的缺失。这一缺失的原因主要来自于两个方面，第一个方面是思想上的落后和闭塞，人们对于计算机辅助教学的态度依旧存在负面和抵触的情绪，这是由于害怕计算机的加入让课堂和教学秩序失控，所以并没有充分开发和展现出计算机在教学中的优势。第二个方面是技术层面上的限制，我国对于计算机辅助教学的课件和软件技术都只是按照一种最传统和安全的方式进行，缺少探索和冒险的精神、开放和包容的态度[1]。
1.2缺少人机交互的能力
计算机辅助教学过程中，计算机不仅仅是一个信息的载体，更应该将其当作课堂的一份子，能够充分参与到整个课堂的活动和教学工作中。但是大多数的智慧课堂在使用计算机时，仅仅利用其多媒体的播放功能，教学的主体和主要角色依旧是教师，只是把课本和板书照搬到了多媒体课件中。教学的内容仍然是枯燥和单一的，学生依旧带有一种被强迫的学习心理。这种教学缺乏人机之间的交互，机器不能自主获取学生学习的状态和对知识的掌握情况，学生也无法通过计算机主动地得到反馈和解答，让人机之间仅仅是流程化的配合和交流。在这种刻板的学习模式下，甚至会让一部分学生丧失学习的乐趣和兴趣。
1.3缺少课程教学的特点
不同的课程有着不同的教学重点和偏向，这就对教师的教学工作提出了更高的要求，计算机的加入，本来应该能够为教师提供一个新的教学方向和思路，但是由于计算机的便捷性导致一部分教师产生偷懒和敷衍的教学心态，在教学过程中全程使用多媒体播放课件，丧失了课程自身的特性和特质。尤其是一些对实践能力要求较高的课程，教师过度使用计算机只会导致教学趣味性的流失。
1.4缺少师生互动的乐趣
教师作为课堂教学的主要角色，不仅仅是要把知识以一种通俗外化的形式传递给学生，更是应该做学生心理特征的发掘者、学生学习习惯的纠正者和帮助者。教师的鼓励和赞许都会对学生起到重要作用。但是计算机辅助教学之后，教师将更多的精力放到了如何制作精美的教学课件上，而忽略了与学生之间最直接的感情和语言交流，丧失师生互动的乐趣。
1.5缺少有序的教学策略
教学策略是保证一节课是否能够有序开展和进行的重要条件与因素。但是计算机参与和设计的教学环节，只是一个程式化的展示，在课堂上会遇到多种多变的教学情况，一旦在某一个环节出现问题，就有可能导致计算机设计的教学步骤全部打乱，陷入一种无序的状态中[2]。1.6缺少灵活的智能性能计算机技术的开发和应用在我国已经逐渐形成了一套完善和成熟的体系，但是计算机在教学中的应用与引进时间并不长，导致当前多数计算机辅助下的课堂并不具备充分的灵活和智能性，大部分的教学工作和考核评价工作依旧是由教师人工完成，对于不同学生的学习状态掌握也有所偏差。
2人工智能在计算机辅助教学中的应用
2.1建立知识库
人工智能在计算机辅助教学中应用的主要原则，就是将深度学习与认知学的理论知识作为整个程序模块设计开发的基础，通过建立一个知识库，将收集到的知识案例进行分类，训练机器进行自动识别，从而提取和分析出不同学生在不同的知识中所表现出来的学习能力与掌握熟练程度，进而可以有针对性和有选择性地进行复习与巩固，达到机器代替部分人工教学、缓解教师压力的目的。第一步就需要进行知识库的建立，主要包括了专家决策的核心系统对所输入的知识进行判断与筛选调取。同时知识库还可以实现共享的功能，对知识进行简化与提炼，做到精益求精。知识库的搭建应该要尽量简单和易修改[3]。
2.2打造专家模块
在建立了知识库之后，就需要围绕人工智能教学的主要目的进行专家模块的打造，专家模块存在的意义在于能够将其比喻为整个学习系统中的推理机。在需要和使用的情况下，由专家模块自动随机地生成问题，并且可以通过知识库的相关内容调取形成答案并充分解释。其次，专家模块的另一个作用就在于能够帮助评价和考核学生的学习情况，实现一种更加公正透明的评价过程。在进行专家模块打造时，通常使用的是两种方法，一种是固定算法，即根据题库的问题模板，循规蹈矩、规规范范地进行问题的设立和解答的编写。而另一种就是启发策略，这种专家模块更多的是引导学生通过简单和有限的提示信息，自己推理摸索找寻正确的答案和解决方案。除此之外，专家模块还可以自动匹配，依据学生能力分配问题。
2.3建立学生模块
与专家模块相互配合相互辅助的就是学生模块。学生模块的本质其实也属于专家系统，模块内部所存储和容纳的是学生的不同学习习惯和学习行为特征。这个模块建立的目的主要是两个，一个是为了让学生在学习的过程中可能出现的错误习惯和方法被快速识别，并且能够通过机器语言进行记忆与编译，从而建立一个比较完整和全面的错误类型数据库，进而深层分析找到错误的原因。第二个目的就是为了帮助学生对错误学习行为和习惯进行解释，从更加深层次的角度挖掘学生由于知识理论掌握不充分而导致错误的原因。学生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我学习和接受训练让系统能够建立起模型对学生的学习习惯进行模拟。这样在上一步打造的专家模型就可以为学生模型提供一个对比的样本，专家模型的两种运算和教学方式可以分别评估学生的学习能力和学习错误[4]。
2.4优化教学模块
教学模块是人工智能在计算机辅助教学模式中必不可少的一个环节，教学模块的内容是基于传统教学设计和规划之上的。在计算机与人进行交互的过程中，教学策略主要是由教学的不同分支来体现，能够达到较好的发散性和综合性的效果。但是其不足的地方也比较明显，那就是只能按照某一类型或者某一个的教学方法进行，系统不能快速地根据不同内容识别和选择最适合最有效率的教学模式。具体的应用和实现过程就是将专家模块和学生模块的内容进行连接和合并，将专家模块生成的问题及答案与学生模块中上传和学习到的进行对比，选择覆盖或者是分析提取，能够比较客观地发现学生学习中存在的理解性偏差和实践性错误。之后再将结果传回到知识库中，调用相关的知识内容，形成一个完整的反馈链，帮助教师做出教学决策，调整教学进度和教学规划。但是这个模块的设计也应该充分考虑到诸多情况和因素，因此在条件判断时应加入更多的循环。
2.5开发智能接口模块
人工智能在计算机辅助教学模式中的应用和融合最后一步就是要开发出一个稳定和高效能的智能接口模块，主要作用是为了连接学生和计算机之间的信息交换和沟通，即进行信息的输入与传出。在接收到学生传递的学习信号后，接口模块要及时调动起教学模块、专家模块和学生模块，把信息传递给不同模块处理，之后再由教学模块所作出的教学决策和结果论证信息输出反馈给人，实现了机器语言与人类语言之间的转化。一个能够正常运转并且具备较高实用性和参考性的教学系统，一定融汇了思想教学、策略和心理学等多方面的因素和知识内容体系，所以智能接口模块的设计与开发，一定要全面考虑这些成分，开发出更加灵活多变的接口模块[5]。
3结语
人工智能在近年来获得了快速的发展和进步，成为我国当前各个行业领域之内炙手可热的先进技术。对于计算机辅助教学的开展和改革来说，人工智能的融入与应用有着重要的价值与意义。
参考文献
[1]张镒麟.关于计算机辅助教学中人工智能技术的应用研究[J].当代旅游,2019(1):239.
[2]刘荫.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].科学与信息化,2019(2):20-21.
[3]孙玉梅,赵骏,王美春,等.基于人工智能技术的《单片机原理及应用》课程CAI软件研制[J].教育教学论坛,2016(45):268-270.
[4]张园.人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究[J].科技资讯,2007(34):108-109.
人工智能对教育的价值范文6
姚劲波
58集团CEO
内容分发的新时代
百度从本质上来讲，最核心的东西是在做内容的分发。
我们该分发什么？早期的时候，互联网内容是以文字为主要形态。随着带宽环境越来越好，人们的创造力越来越丰富，开始有了图片。到今天，其实不仅仅是图，有一个新的图片相关的形式叫做图集也非常受欢迎，很适合在互联网上传播的内容形式。
除了图片，还有视频。今天的视频，我觉得跟过去又有了很大的不一样。首先是短视l的这种兴起，它适用的场景和接触达到的人群都非常不一样。我们身处在百度这样的内容分发的中心，必须要能比别人更早的感知到内容分发环境的变化才行。
百科是一个很严谨的东西，但它很早就开始做秒懂视频，而且是放在词条的最前面，所以他们对这个内容分发的环境的敏感度就足够的高。所以这是我们在迎接新的时代到来的时候要保持的一种思维方式。要对新东西会敏感，什么东西会影响你。
整个世界一直是在变化，从PC互联网到移动互联网，移动互联网起来很多超级app，内容越来越多被封装在微信、微博里头。怎么利用百度的平台让内容回来、让我们的用户能够方便获取，完成我们让人们最便捷平等地获取信息找到所求的使命？这是在新的时代里我们需要认真思考认真准备并且为之奋斗的东西。
过去这一年我还有一点感受特别深，是社交媒体和自媒体这种环境下，很多时候人们更多的是在讲感情，更多地想传播他们愿意相信的东西，事实是什么已经不重要了。这对我们一个以搜索引擎为核心的公司来说，挑战也是蛮大的。在这种环境下，我们怎么来应对，也是一个很大的挑战。当然，挑战也意味着机遇。我也希望大家更加主动地去思考这个问题，找到新的属于我们的机会。
另外一个内容我觉得是数据，数据是新的内容。在移动互联网时代到来以后，数据怎么能够和应用相结合去呈现一些比较有价值的东西，怎么能够在我们百度的平台上把它变成新的内容，这也是下一步我们应该着力去做的。
这些结构化的数据，未来这些东西弄好了之后，它一方面给我们的用户提供了更多有价值的内容，另外一方面也是未来我们AI的一个前提。因为AI的技术需要非常多的数据支持，有价值的、有序的数据越多，你的这个最后出来的结果就会越好。以至于我们有一个技术大牛跟我说了一句话：他说数据秒杀一切算法。
这一点在现有的很多产品当中已经体现出来了，比如百度的语音搜索，大家可以看到识别的准确率已经非常高了。但是当我们比如说到通用的输入法去识别这些语音的时候，我们可能还不如市场上某些其他的竞争对手。为什么？因为我们在搜索的这个场景上掌握了比任何人都多的数据，而这种数据是非常非常有特点，有价值的，是别人达不到的。
用户在进行搜索的时候，其实他在心目中是有比较清晰的需求的，整个过程是一个寻找答案的过程，从最初的需求表达，到他最后找到答案，尤其是在移动互联网时代，在手百这样一个封闭的app里头，我们能够track到他的每一步。这就给我们提供了足够多的训练的数据，所以我们可以有很高的识别率。我们不仅仅能够有很高的语音识别率，实际上整个过程使得我们能够构建出来最好、最丰富的知识库。我们知道从需求到结果，到底是一个什么样子，这些东西都是我们非常有价值的东西。
但是在别的场景里头，有时候即使你技术特别好，可能也不能够争得过别人。比如你随便拍一件商品去识别，淘宝识别出来的结果，比我们现在拍照搜索的结果要更加精确。因为大量的商品库在他那里头，商家把数据都给标注好了。那么这对我们的启示是什么？除了我们自己已经有的这些个大量丰富的query到最后用户行为数据之外，我们也应该积极的到外头去找那些对我们有价值的相关的数据。让他们到百度的平台上来，我们利用这些数据，打磨我们算法，做出最优秀的用户体验和产品和服务来。
知识图谱（包括需求图谱、用户画像等），这些东西都是百度整个人工智能当中非常基础的构件，也是我们相对于其他任何一家公司的优势所在。而且我们从一开始就很重视，未来要更加有意识地根据我们的需求、场景跟产品，去不断地丰富，不断地打磨，不断地把这个东西做到极致，做到全世界最好。
某种意义上讲，我们未来的搜索从索引关键词的引擎，可能会逐步过渡到索引知识的引擎，它从表面文字的表达和query的匹配，这是上一个时代的事情。下一个时代的事情是用户真实的需求和我们已经积累的知识之间的一种匹配。
还有一个，就是我们现在非常重视的feed流产品。过去传统的搜索是人在找信息，现在要逐渐演进到信息找人。人在没有主动表达他的信息的时候，我们就已经能够猜出来这是他喜欢的，这是他需要的信息。如何能够很方便、高效地分发给这些需要和感兴趣的人，这个也是在内容分发形式上一个新的机会和挑战。我们因为有强大的知识图谱和用户画像，有多年人工智能方面的技术的积累，有大量的用户行为和数据，所以在这方面是非常有优势的。
连接服务的新时代
未来10―15年的时间，会有一个大的趋势，就是中国的这种消费升级。过去不管你的产品多烂，你只要是免费的，用户就用；不管你的产品多好，只要收费用户就不用。今天已经完全不是这个样子了。只要你做的好，用户愿意为你付费，虚拟的东西、服务性的东西、内容性的东西，用户也愿意付费。所以在我们的定义当中，所谓的连接服务，只要它不是纯虚拟的内容，它只要包含了付费的行为，包含了线上到线下的连接等等，这些我们都认为是服务。这对我们也是一个很新的课题。
一个人从query表达到最后的服务，被满足，可能有十步。我们也许只做了第一步到第三步，或者第一步到第五步。但这仍然叫连接人和服务，我们不一定是完全要从端到端全部都控制，只要往前能够推进一步，我们的用户体验就会好一分，我们对整个生态的把控能力也会强一些。
服务的内容化，也是我们看到的一个比较明显的趋势。你把糯米提供的服务都写成用户喜欢的内容，手机百度通过feed流推过去，用户也会很接受。什么叫用户喜欢的内容，我总结了八个字叫：喜闻乐见，赏心悦目。你能把内容用这种形式呈现出来，你用户的接受程度就会很高。
我们做的是要从线上给线下导流，从我们的产品形态以及我们所处的阶段来说，这个是更适合百度做的。我们做内容的分发、服务的分发，都是说让合适的人能够找到合适的内容、合适的服务。这是我们需要想办法通过服务的内容来解决重要的问题。
金融创新的新时代
我们看FSG做的最主要的一个东西，我们把它叫做B2B2C的模式。
互联网金融从最开始1.0的场景金融，到2.0的技术金融，我认为的3.0，就是所谓的模式创新。这个才是触及到这个行业的基本的东西。我也认为在未来相当长的一段时间里头，是一个金融创新的新时代。
我们要找到洞察。我们看到了什么别人看不到的东西，这样我们才跟别人比更有利，我们才能够有可能做的比别人好。
教育是个大市场，我们跟其他那些传统机构相比有优势，但是也有劣势。我们怎么能够进一步扩大我们的优势，让手百这些app进一步变得更加超级，更加有粘性，用户更多，同时怎么样利用好我们大的平台。金融这个行业，才能够做出创新的东西来。
整个金融可涉及的范围很广很多，FSG已经做的也有不少，我不细讲了，但是我们感觉到，这样一个时代，也是很明显的金融创新的新时代。
人工智能的新时代
一个明显的机会是软硬件的结合。亚马逊的echo非常成功，成功背后的逻辑是它在这个硬件上做了一些改造，而不仅仅是一个软件的解决方案。手机要考虑耗电的问题。但是智能音箱不需要考虑耗电的问题，这就使得它可以随时随地都响应你的需求。所以这是新的硬件形式带来的新的人工智能的机会。
无人车集成了雷达和摄像头这些硬件，才使得它具备了在无人操控下自动驾驶的能力，不是一个纯软件的需求。而这种集成的创新，其实现在还以一个非常快的速度在迭代过程当中。
我们这次在CES上的搭载度秘的小鱼在家这样的一款新产品，这也是一种典型的软硬件结合的例子。这些能力，不仅仅是说你的人脸识别的能力能够识别出来他，而是说你有一个硬件在那儿随时随刻都在监测你家庭的环境的时候，才能够实现这些东西。所以软硬件这种集成的创新，未来会有非常多的机会。
第二个机会是行业的运动。人工智能会改变每一个行业。对于每一个行业来说，你只要认真的去思考，你会发现这里有非常非常多的应用的机会。
我们不是某一个垂直的行业的公司，我们更像一个平台公司，我们不可能对每一个行业都非常非常了解。
但是我们跟有些行业关系比较近，比如医疗行业。最初百度这种医疗想做的事情很简单，就是一个O2O的东西，就是我们这儿有用户，很多人来找去哪儿看病，我们怎么帮他挂到他想挂的号。但是到去年开始，我们发现说其实像智能问诊已经变得越来越实用了。如果说我们的智能问诊的系统能够达到一个医生职业的平均水平的话，那就完全可以先通过一个智能的系统，起码是辅助这些医生做一些判断，真的是到大病的时候才到医院，到更具有规模的医院去。
那再往下走一层呢，比如说基因测序，它是非常大数据的一个东西。如果能够通过人工智能的方法跟医学知识进行结合，找到答案的话，也是一个很大的突破。再往下走，比如说新药的这种研发，怎么样去用人工智能的技术找到新的药，这些东西还处于早期阶段，但是我们觉得，最后可能这些东西能够有所作为。我也相信在物流、在零售等很多领域，其实都有类似的这样一个解决方案，利用人工智能去帮助解决。
人工智能在企业层面的应用也非常广泛。去年百度世界的时候讲过一个例子，叫做金牌销售。我们实时的识别客户的问题，然后实时的提示销售人员最牛的销售是怎么回答客户这样的问题。目前，我们已经有一个团队在做这个项目，这是真正的利用到了百度的人工智能的优势。能够对企业产生价值的这么一个项目。还有智能客服，大多数问题都是重复的，完全可以用机器学习的方法找到答案。
类似的这种应用我认为还有很多，只不过我们现在没有精力去一个一个地开垦。但是我们需要有这样的一种心态去思考。人工智能时代的时候，你的思维逻辑、思维方式应该变成什么样子，现在还不是很清晰。但是我相信，对我们不清晰，对其他公司来说更不清晰。我们应该及早的去朝着这个方向做我们的思考和尝试。
我们要做好准备
过去这一年，大家觉得反腐的力度比较大，就是跟这个理念相吻合的。在这个战场上，一定要常抓不懈。我们要想让每个人觉得公平，必须要打击掉那些钻制度的空子的人。我们正在朝着更加正面的方向去走，这个公司会变成一个更加公平的、对每个人来说更加公平的一个公司。
其次，用户至上。我们需要更多的思考市场的需求，更多的思考我们的产品对用户的价值。
当我们往下去拆解任务的过程当中，容易变成一些用户体验不好的体验。这样的情况其实是非常危险的。如果你用一个简单的机械的KPI往下分解和传递，那么很可能到基层到一线员工的时候，他完全不理解我们为什么要干这个事儿。这个时候如果他心目当中想的不是用户体验，想的不是市场需求，想的是我怎么能够完成这个数，那这个公司真的是时间一长就完蛋了。员工做的并不是我们想让做的事儿。
所以我们需要站在用户的角度来思考问题。我们现在手百虽然是一个native app，但是人们在使用手百的过程中，还没有一个真正native app的体验。我们经常点一个搜索结果后，到别人的网站上了。传统来讲，别人的网站上放了很多广告，那这就是别人网站的事情了。但是从用户的角度来想呢，用户永远都觉得他在用百度，我们要对用户的这种需求负责到底。
