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第1篇：人工智能時代教育的特點范文

關鍵詞：高校；人工智能；倫理道德教育

中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能課程倫理考慮的基本內涵

人工智能課程中進行倫理考慮，是在人工智能課程中有針對性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隱形教育”方式。在內容上，必須符合中國的人工智能發展態勢，更要受中國社會主義核心價值體系的引導。目前中國的人工智能課程，過度偏向于技術性。尤其是許多社會機構提供的課程，更是偏向于功利性，目的在于讓學習課程的學習者快速獲得工作。因此，必須從源頭入手，對這些社會機構進行一定的約束和規范，對人工智能課程內容進行整體的架構。

二、高校人工智能課程中倫理考慮的必要性

（一）我國對于科技工作者職業道德建設的要求

首先，科技工作者的職業道德建設是促進社會治理體系現代化的必然要求。加強社會治理制度建設，一靠法治，二靠德治。中國正聚焦力量加強自主創新，科技是第一生產力。基于當代中國語境下，科技工作者的職業道德建設就至關重要。科技工作者對自己的社會責任與倫理責任應該有著充分的理解，在科研活動中既要著眼于為社會提供科學技術上的新成果，同時也要強調在倫理道德建設中起到應有的作用。

其次，從長期看，科技工作者的職業道德建設利于國家科技的發展，利于促進科技難題的解決。發展是連續和間斷的同一，科技發展不能一蹴而就。在面臨科技瓶頸問題時，就更要求科技工作者具有堅韌不拔的品質和無私奉獻的精神。這些精神都是進行職業道德教育中的重要內容，也是科技工作者承擔的社會角色中必不可少的特質。

最后，高尚的職業道德是科技工作者奮進的不竭動力。一個科技工作者只有站在最廣大人民的立場上，奉獻自我才能成就事業。隨著全球化的發展，受西方“享樂主義”的負面影響，科技工作者只有更加堅守自我、承擔社會責任，才能具有不斷前進的精神支柱。

（二）對解決人工智能倫理困境的源頭性作用

隨著人工智能應用領域的廣泛化，以及應用群體的普及化，難以避免的帶來一些倫理問題上的困境。例如倫理學中經典的“電車難題”，在當代科技發展中也出現了在人工智能領域的“無人車難題”。無人車產生事故的責任歸屬與分配就是目前很多學者在關注的倫理問題。人工智能的發展對當前的法律規制，還有現存的人倫規范都產生了挑戰。人工智能的未來發展方向，在操作性上要避免技術鴻溝，在設計過程中要堅持算法公開化、透明化，并且在出現數據漏洞時應盡快地進行自我修復。這對于科技工作者自身的素質提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知識素質與知識能力過硬，而且要求科技工作者要嚴于律己，具有較高的思想道德素質。要求科技工作者對于人工智能的發展保持理性的態度，堅持為國為民。許多科幻電影和小說中都體現了未來人工智能發展到一定階段時，人與機器產生的情感迷思。作為科技工作者，在設計與調整過程中都應保持情感中立，勇于承擔社會責任。目前我國正處于人工智能發展的初級階段，人工智能尚不能擁有自主意識，人工智能的行為責任必須要找到其背后的擁有自主意識的人。無論是現階段還是未來，作為人工智能產品開發者與設計者的科技工作者樹立正確的價值觀和承擔相應的社會責任是十分必要的。科技工作者的知識層次與道德品質在某種程度上說，是研發人工智能產品的起點。因此，對科技工作者的成長過程中進行持續的道德教育，使其樹立高尚的道德觀念，對于解決許多人工智能帶來的倫理困境都具有源頭性、基礎性的作用。

三、高校人工智能課程與倫理道德教育的結合方式探索

（一）高校人工智能課程資源的充分運用與更新

從資源形態上看，實物化資源與虛擬化資源，線上資源與線下資源都應充分運用。隨著智能校園的普及，有基礎條件的地區與校園可以充分運用好身邊的人工智能。人工智能課程是一門理論與實踐相結合的課程，因此課程的內容也不能僅停留在理論層面。除了對于學術資源的運用，也應當結合實體的人工智能產品進行學習。但因為人工智能的發展程度還沒有普及化，人工智能機器人也遠沒有達到觸手可及的程度。因此運用新媒體技術，通過虛擬現實的手段進行在教學過程中的知行結合是可以嘗試的路徑。VR技術在網絡設備硬件教學中可以節約成本，便于人工智能課堂的普及化。在理論教學中，可以通過與虛擬機器人的交互增強趣味性。VR技術有3個最突出的特點：交互性、沉浸性和構想性。課程設置者可以充分借助VR的沉浸性設置相應的場景，讓課程學習者通過對特定道德場景的判斷引出思考。這種新媒體手段既可以更新原有課堂知識的教學教法，更適合作為倫理教育走入人工智能課堂的重要媒介。

從資源時態上看，人工智能課程資源必須隨著人工智能的發展而不斷更新。從現實角度來看，最初開設人工智能課程時，其教學目標還是相對簡單的——即培養學生的創造性與知識能力。但隨著人工智能的普及應用，產生了許多人工智能語境下的道德困境。從指導思想來看，我國逐步走向世界舞臺，隨著實力增強指導思想也是不斷變化的，新時代會提出新目標，為了實現中華民族的偉大復興，課程內容的豐富也是十分必要的。因此，人工智能課程若要符合時代需要，就需要不斷地更新課程資源。人工智能這一學科是具有學科交叉性的，與之相關各個領域的最新前沿問題都需要結合相應的道德教育，只有這樣才能適應時代的發展。

（二）高校人工智能課程內容的合理架構

對于不同年齡層次的人工智能課程，必須考慮到不同群體的教育規律。提出合理的教育目標，用不同群體可以接受的方式方法才能達到最優的教學效果。我國人工智能課程目前的課程架構中，已經有學者進行了分年齡層次的研究。人工智能課程可以規劃為專業性逐漸增強的、從邊緣到中心的課程層級系統。對于高校本科生和研究生來說，人工智能課程設置內容必須具有專業性。在上文的課程體系建構中添加了藝術、文學、哲學等內容，其中包含對于人工智能倫理學的思考與認識。但在某種意義上這些青年的社會價值觀就代表了未來科技工作者的社會價值觀。因此在這一階段，人工智能課程的架構與實施，國家應加以引導和監督。一方面需要建立統一標準的高校人工智能課程體系，另一方面在應對課程具體內容的落實方面給予一定程度的監督。

（三）在高校人工智能課程教學過程中充分運用案例

首先應充分運用學術案例，例如度量學習，在其基礎上的遷移學習，以及發表在《機器學習》、《數據挖掘》等頂級期刊上的論文。使課堂具有含金量，可以說這也是國家發展與關注的重點。通過學術性經典案例的學習可以擁有不一樣的視角，通過歷史發展的角度去看人工智能技術的演變與發展。其次應充分運用具體案例。在人工智能課程中對于許多道德問題，不應抽象地去討論，而應該具體地去討論。也可以讓學生與AI系統進行直接的問答，如：我們能保證它們穩定可靠嗎？我們應該如何去測試人工智能？人工智能課堂中既要包容學生多元化的答案，不壓抑創造性又要對于錯誤的思想進行思想轉化，這就需要教育者具體問題進行具體分析了。

第2篇：人工智能時代教育的特點范文

[關鍵詞]人工智能；公共管理；運用

中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A

隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。

二、人工智能對公共管理的主要影響

（一）人工智能對公共管理的促進作用

公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。

（二）人工智能給公共管理帶來的風險

人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。

三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用

當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。

（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。

（二）社會經濟方面

運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的應用措施

（一）改變人才培養方式

人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。

（二）重新構建組織形式

隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。

在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。

（三）創新工作模式

隨著社會發展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學習能力和綜合素質才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發揮人工智能在處理重復性、邏輯性等工作的優勢，和管理者的工作充分融合、優勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創新工作模式，推動公共管理事業的發展。

第3篇：人工智能時代教育的特點范文

關鍵詞：人工智能;檔案管理;應用

檔案管理是一項重復繁瑣、枯燥乏味、并容易出錯的工作，但在人工智能時代，這種局面在未來將會有較大的改觀。人工智能在檔案管理領域的應用將推動檔案資源數字化、管理網絡化、智能化、用戶使用便利化，對檔案管理和社會服務的影響會是革命性的，呈現一種完全不同的情景。

一是存儲數字化，檔案柜架消失。這包括檔案的數字化采集和數據庫建設。檔案數字化采集指使用專業化的數字設備，將實物與聲像檔案中的圖文，轉化為數字化信息，實現檔案采集的目標;數據庫建設則是用數據庫將收集和編碼的檔案數據存儲和管理起來。概括起來就是檔案生產資料的智能化。

二是無人檔案館，檔案的收集、整理、分類、歸檔智能化，這包括網絡檔案信息資源智能收集、數字檔案信息資源智能分類與檢索、智能化檔案價值鑒定和智能化檔案安全管理。在檔案工作中可以應用人工智能，包括應用自然語言處理、模式識別和機器學習的相關科學技術對數字檔案信息資源進行智能分類，以及應用神經網絡算法來讓計算機做檔案開放鑒定，它通過模仿人腦的機制來解釋和處理數據，建立大腦神經網絡系統傳遞信息，分析圖像、聲音和文本。機器鑒定檔案會有以下三個優點：鑒定標準統一，效率高， 無須相關專業知識即可鑒定。簡單說，人工智能將使檔案管理生產力大幅度提升。

三是檔案管理關系將被重新定義，呈現的是全時空機器關系。常言說“生產力決定生產關系，生產關系反作用生產力，生產力與生產關系需要相互適應，并且在矛盾中相互促進發展”。人工智能進入檔案管理領域，也將帶來檔案 管理關系的重大變化，這種關系的解讀可以從人工智與檔案工作者、人工智能與檔案服務、人工智有與檔案使用者。任何一種新技術在檔案工作中應用的初期都會使檔案工作者產生一定的抵觸情緒，特別像人工智能這樣的技術，可以應用到檔案工作的方方面面，勢會顛覆檔案工作者的原始認知，這需要通過教育來改變。

近年來，隨著大數據的快速發展，人工智能技術已經被廣泛應用于人們的生活生產中，其應用也將為檔案管理工作帶來了一系列歷史性變革與發展。人工智能技術應用于檔案管理中可以實現智能分類檢索與智能安全管理，滿足用戶對檔案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省檔案館與國家級AI+檔案聯合實驗室（國家檔案局檔案科學技術研究所和科大訊飛股份有限公司聯合成立）（以下簡稱“聯合實驗室”）共同簽訂戰略合作協議，同時為“國家級成果應用示范基地”揭牌。一項用于檔案管理的“黑科技”—科大訊飛檔案機也在今天正式亮相。AI賦能，成效顯著。目前實驗室成功利用智能語音識別和實時轉寫技術實現口述征集，實現了智能語音檔案著錄，音、視頻數字檔案檢索利用等這些革命性成果，極大的提升了檔案工作的效率;用OCR技術識別民國繁體文書類檔也取得突破性進展，識別率85%以上，達到可用級別;尤為重要的是，基于機器學習的檔案數字化加工系統研制及知識庫建設，利用OCR識別與智能語音“雙結合”方式以及檔案行業規則和知識庫學習，對數字化加工應用的創新，整體效能提升40%以上。這些先進成果和技術應用，為聯合實驗室和浙江省檔案館的合作奠定了堅實的基礎。雙方合作以后，聯合實驗室將利用自身的技術、人才、產品、服務等核心優勢，浙江省檔案館提供權威、專業的檔案管理研究資源支持，雙方共同制訂“人工智能+檔案”科研成果應用及推廣的可行性方案規劃設計，共同推動相關成果在區域性國家重點檔案保護（華東）中心和浙江省檔案館的國家重點檔案保護與開發、口述歷史采集室建設運行、音視頻檔案整理利用、檔案開放鑒定、檔案著錄等工作中的成果轉化及推廣，創新檔案管理工作模式，提升“智慧檔案”建設水平。聯合實驗室首款產品—訊飛檔案機，以檔案信息安全為基礎，具備高保密性。可隨時隨地進行口述史的征集整理;重大活動全過程記錄建檔。產品上手簡單，操作便捷，是實驗室首款既有顏值又有才華的檔案專業人工智能創新型產品。浙江省檔案館目前正在進行一系列口述歷史的搶救性采集整理工作，從此前走訪浙江籍名人，到接下來走訪浙籍老藝術家、抗戰老兵，包括檔案機在內的人工智能黑科技都將發揮巨大的作用。

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。自誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于技術革命的大膽預測，未來人工智能帶來的科技變革，將會是人類智慧的一大挑戰。綜上所述，傳統的檔案提供利用服務方式一般包括閱覽服務、展覽服務和咨詢服務等被動方式實現，而新型的檔案提供利用服務方式主要是網站服務、新媒體服務、精準推送服務等主動方式實現。人工智能可以應用大數據人工智能對使用者的需求進行深度挖掘，及時準確地掌握使用者的個性化需求，真正地實現“以用戶為中心”的現代檔案服務，包括“萬物互聯”“萬物智能”“無時不在”“無處不聯” “無所不有”的等智能服務特點。

參考文獻

[1]張江.淺析人工智能技術在檔案管理中的應用與發展[J];決策探索（下）;2018 年08 期.

[2]楊洋.人工智能技術的發展及其在教學中的應用[J];軟件導刊（教育技術）;2018 年07 期.

[3]李曉丹.人工智能技術在教育考試中的應用[J];教育現代化;2018 年28 期.

第4篇：人工智能時代教育的特點范文

關鍵詞:雙語教學;人工智能;體系結構

根據《朗曼應用語言學詞典》中的定義,雙語教學(Bilingual Teaching)指的是用兩種語言作為教學媒介語,通過學習學科知識來達到掌握第二語言的目的。雙語教學作為學科教學延伸,不是簡單的母語加第二語言,而是將第二種語言融進學科知識,通過學習學科專業知識提高學生第二語言的聽、說、讀、寫綜合能力,培養學生用第二語言思考、解決問題的能力,培養適應社會發展需求的高素質、復合型人才,以適應信息時代我國經濟和社會發展的需要。人工智能的主要目標是讓機器具有應用符號邏輯的方法模擬人的問題求解、推理、學習等方面的能力,能夠在各類環境中自主地或交互地執行各種任務,比如水下作業、輸油管道、森林救火等。人工智能的發展,不僅代表計算機等科學技術的發展水平,也是一個國家工業化水平的重要標志。這對高校的教育提出了新的挑戰。因此,選擇人工智能課程的雙語教學模式是非常必要的。

1人工智能課程分析

人工智能是一門多學科交叉的課程,特別涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多種學科[1-2]。學習該課程需要具有較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力,大多教師、學生在教、學的過程中都顯得比較吃力。如何結合課程的特點,幫助學生找到好的學習方法,使他們能充分發揮自己的能力,提高學習興趣成為教學研究過程中的首要目標。在目前高校提倡雙語教學的環境下,我校已將人工智能立項為雙語教學示范課程。人工智能課程具有如下特點:

(1) 是一門非常前沿的學科。

計算機最初是用來做科學計算的,但隨著計算機科技的迅猛發展,人們開始考慮計算機還可以做些什么,能不能像人一樣學習、思考,然后解決問題?這就是基于人的知識和經驗,用符號推理的辦法讓計算機來做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知識并不都能用符號表示為規則,智能也不都是基于知識的。人們相信,自然智能的物質機構――神經網絡的智能是基于結構演化的。因此,20世紀80年代在人工智能理論發展出現停頓時,人工神經網絡理論出現新的突破,基于結構演化的人工智能迅速成為人工智能研究的新方向。事實上,智能問題無論從廣度還是深度,都遠比人們想象的要復雜得多。因此,我們一刻也不能放棄鉆研,并且要時刻關注該領域發展的最新動態。在高校開展人工智能課程的雙語教學,可以促使學生了解該領域以及相關領域,如模式識別、機器視覺、智能檢索、人工生命等發展的最新動態,掌握大量的專業詞匯,鍛煉理解問題、解決問題、了解領域文化等實際能力,對培養國際化、工程化、實用化的復合型人才等具有重要的現實意義。

(2) 涉及面寬、難度大。

人工智能是一門多學科交叉的、極富挑戰性的前沿學科,它幾乎涉及于社會科學和自然科學的每個領域。人工智能課程是一門理論性非常強、知識點比較分散、知識更新快的課程,它以編程語言、數據庫原理、概率統計、數據結構、離散數學以及編譯原理等前趨課程為基礎,還涉及到控制論、信息論、通信原理、圖像處理、模式識別等課程。因此,人工智能課程的知識點難度較大。通過該課程的雙語教學過程,學生不但學習了課程的專業知識,而且還學習了相關理論課程的第二語言表示方法及應用情況,對于培養具有個性化的多層次人才具有重要的價值。

人工智能課程的特點決定了它的雙語教學也具有很大的難度。根據普通高校的實際情況,我們組織了人工智能的雙語教學體系結構,教學實踐表明,該模式行之有效。

2人工智能雙語教學體系結構

要達到雙語教學的目的,就必須將傳統的“注入式”教學模式改變為新型的“以學生為中心”的教學模式。然而,這種“以學生為中心”的雙語教學模式是多樣化的,其教學過程是復雜的,在我國還處于探索階段[3-5]。在人工智能課程的教學過程中,根據學生的實際情況,我們采用課堂教學多樣化、基于CDIO理念的實踐教學,不斷地探索研究,形成高校人工智能雙語教學體系結構,如圖1所示。

計算機雙語教學的正常開展,必須依托優秀的計算機專業外語教科書和教學參考用書。根據學生的實際情況,我們采用了Nils J.Nilsson教授編著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,該教材是美國斯坦福大學計算機系本科教材,不僅內容豐富、取材新穎,更重要的是內容組織結構比較符合學生的認知規律,便于學生學習、理解。參考書主要選用了蔡自興、徐光v老師的《人工智能》。

3雙語教學方法

由于人工智能是一門非常前沿、涉及知識面寬、應用范圍廣的學科,因而在教學的具體過程中,我們多種教學手段并用,主要采取理論聯系實際的案例驅動講授、CDIO實踐模式、綜合考證等講授方法。

3.1理論教學

(1) 修改教學大綱和課程設計的實驗大綱。參考吸收國外先進教材中的內容,結合普通高校的實際情況,形成有針對性的、合理的教學體系。

(2) 采用多種教學方法和手段。設計和制作簡潔、易懂的英文電子教學課件,采用多媒體教學手段,豐富教學內容。建設課程網站,電子課件在網上公開,幫助學生預習專業詞匯、了解教師講解線索和重點內容,降低學習難度。

(3) 課堂提問。提問一些重要內容,鼓勵學生積極思考,既能加深學生對所學課程知識的理解,也有利于其英文表達能力的提高。

(4) 案例驅動法。將有意義的案例貫穿在教學過程中,培養學生的興趣,提高學生分析問題、解決問題的能力;

(5) 課后小組討論。每6～8位同學分為一組,實行小組長負責制,組織學生討論和解決學習中遇到的問題,交流學習心得,一方面起到溫故而知新的作用,同時培養團隊協作精神。

3.2實踐教學

由于學生的英語水平、專業基礎知識以及知識面都有差別,因此教師必須因材施教,培養學生的興趣。實踐課題來源于實際工程,將CDIO理念貫穿于實踐教學過程中,提高學生綜合創新能力與團體協作精神。

(1) 實驗題目多樣化。學生可以選擇,也可以根據老師的要求自己構思,以培養學生的興趣與查閱資料的能力。

(2) 分工與合作。來源于工程實踐的題目,學生通常很難在短時間內獨立完成,因而需要分工合作,培養學生的協作精神。

(3) 整體設計方案的靈活性。學生領會題目本意,自主設計解決方案,培養學生分析問題、解決問題的綜合創新能力。

(4) 編程實現。培養學生的編程能力,形成科學的編程風格。

3.3考核方式

(1) 多種形式的平時測試(30%)。主要包括平時測驗、討論、作業等。主要考察學生對基本知識的掌握,英文表達能力以及知識面的拓寬等。

(2) 實踐教學(30%)。主要考察學生對實踐題目的理解、整體方案的設計、團隊間的協作精神以及實現結果等。

(3) 期末考試(50%)。試題全部用英文形式出現,鼓勵學生用英文作答。

人工智能課程采用雙語教學,可以使學生最準確地理解專業知識,又可以使英語和專業課的學習相互促進。

4教學效果分析

課程結束后,我們對學生進行了教學效果討論與調查,結果如表1所示。

從本課程討論和調查的結果以及其他普通高等院校的雙語教學調查結果可以看出,雙語教學效果基本上達到了要求。但也存在一些值得思考的問題:不適應的人數比例偏高,專業知識的學習效果一般,甚至有學生因為跟不上進度放棄專業課的學習。為此,提出以下的建議:

(1) 加強學生認識。學生必須從思想上認識到人工智能雙語教學的重要性,克服教學過程中的種種困難、持之以恒,主動與同學、老師進行討論,密切關注學科發展動態。

(2) 提高實施條件。雙語教學過程中,學生是主體,教師是關鍵。因此,要求老師要有較高的專業知識和英語水平,學生要有較好英語基礎。

(3) 完善教學體系結構。雙語教學在我國還處在探索階段,因而必須在教學實踐過程中不斷地改進完善雙語教學的體系結構。

只有解決好這些問題,才能培養出更高素質的復合型人才,適應國內外科學與經濟發展的需要。

參考文獻:

[1] Nils J Nilsson. Artificial Intelligence A New Synthesis[M]. 北京:機械工業出版,2002.

[2] 蔡自興,徐光v. 人工智能[M]. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 賀志榮. 雙語教學的實踐與思考[J]. 黑龍江教育:高教研究與評估版,2008,62(10):45-46.

[4] 王樹根,姜昕. 我國雙語教學的歷史發展階段綜述[C]. 安徽黃山,2007年全國測繪學科教學改革研討會,2007.

[5] 湯東. 中外高校雙語教學模式的比較研究[J]. 黑龍江教育:高教研究與評估版,2008,62(11):69-70.

Exploration and Practice on Bilingual Teaching Architecture for Artificial Intelligence Course

LI Zhu-lin, HAO Ji-sheng, MA Le-rong

(Department of Computer Science, Yan’an University, Yan’an 716000,China)

第5篇：人工智能時代教育的特點范文

個人簡歷：

1981年，畢業于浙江美術學院工藝系（現中國美術學院），學士；

1982年-1983年，任教于中國美術學院，教師；

1984年-1986年，德國慕尼黑造型藝術學院與柏林藝術大學訪問學者；

1986年-1988年，獲美國耶魯大學藝術學院碩士學位，被授以作為表彰最優秀畢業生的諾爾曼?艾弗斯紀念獎；

1988年，成立個人設計工作室，為Adobe公司提供設計；

1989年-1997年，美國耶魯大學藝術學院，講師；

1991年-1998年，就職于全球最大的出版O計軟件公司Adobe，先后擔任設計師，高級藝術指導，設計總管，負責全公司設計工作；

1998年，加入兩方設計公司，任設計總監；

1999年，任上海大學美術學院，客座教授；

2001年，參加北京申奧工作，藝術指導；

2006年-2008年，任北京奧組委形象與景觀藝術總監；

2003年-至今，任中央美術學院設計學院院長、長江學者特聘教授、博士生導師

主要設計、研究項目：2001 年參與北京市申奧工作，設計北京申奧多媒體陳述報告；2004建立中央美院奧運藝術研究中心并任主任，中心設計了奧運獎牌、奧運體育標識、奧運色彩系統、奧運景觀系統指南、奧運門票等奧運設計項目；2006年10月至2008年10月任北京奧組委形象與景觀藝術總監，負責北京奧運形象與景觀設計工作；2009年作為學術總監與主要發起人負責申請、籌備、舉辦了ICOGRADA 北京世界設計大會。大會有40多個國家2000人參會，超過100場演講，24個專業展覽，成為推動中國設計發展的一項重要活動。曾任教于美國耶魯大學藝術學院并擔任世界最大出版設計軟件公司Adobe 高級藝術指導與設計總管，負責全公司設計工作。作品多次參加國際重大展覽并獲獎，作品被多家博物館收藏；多次被邀請作為設計比賽評委；在世界多地舉辦過學術講座，主持過很多與設計相關的學術活動。

技術的進步、互聯網的發展和數字化時代的到來使得設計行業面臨著巨大的機遇和挑戰。在2016年11月召開的國際藝術設計教育年會上，中央美術學院設計學院院長王敏教授就現階段技術和數字化發展所引發的設計領域的一系列變革問題進行了名為“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主題演講，在設計領域引起了巨大的反響，更是吸引學者們廣泛的關注。發言中，其不僅對目前數字和人工智能背景下的設計問題進行了廣泛的論述，更對未來設計行業和設計教育的發展指引了方向。本期，我刊特別邀請到了王敏教授做客權威人物欄目，就第四次工業革命所引發的設計價值與設計蛻變相關問題接受我刊專訪，深入探討設計未來的研究方向和設計師的培養問題。

本刊主編：王院長您好！感謝您接受我刊的專訪！我們知道，在去年年底結束的國際藝術設計教育年會上，您的發言引起了巨大的反響，特別是其中有關人工智能所引發的設計變革方面的問題，更是得到了很多學者和教育工作者們的關注。您能進一步深入解讀一下您是如何看待設計師與人工智能的關系的呢？

王院長：好的。首先，我想說的是目前人工智能的發展已經對設計師帶來了巨大的沖擊，而且在未來，設計師的很多工作還將會被人工智能系統所取代。但其次，我想進一步說明的是某些工作的消失并不意味著設計行業的消失，因為設計師的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，設計師和人工智能的關系應該是相互促進、相互激勵發展的關系。歷次的工業革命，都帶來了設計理念、設計價值的轉變，也為設計領域的發展帶來了巨大的機會。第四次工業革命也以一樣。在人工智能、物聯網Internet of Things ，工業4.0、新能源、新思維興起的時候，也為設計領域和設計師帶來了前所未有的機遇與挑戰。

本刊主編：王院長，剛剛您談到了歷次工業革命和第四次工業革命的問題，您能介紹一下四次工業革命都對設計帶來了怎樣的影響嗎？中國在這四次革命過程中又處于一種什么樣的狀態呢？

王院長：當然可以，而且我個人認為將四次工業革命的影響梳理清楚對于我們現階段把握好設計發展的脈絡是非常有幫助的，因為伴隨工業革命、技術革命發生時，設計師設計理念的轉變、設計所帶來的價值的轉變、設計行業發生的變化，這都會給我們一些對未來的啟示和思考。首次，第一次工業革命由蒸汽機引發，人類進入機械生產時代，機器產生的能量大于人與動物的力量，機器取代了人工，帶來了生產的進步，但也帶來了各種毫無美感的粗劣的機器，在人們為工業進步歡呼之時，莫里斯倡導的藝術與手工藝運動也開始掀起，隨后新藝術運動，新裝飾，青年風格等在歐洲形成，很多藝術家設計師投入其中，創造了大量的精美設計作品，今天仍為很多人喜愛，這讓人們看到了藝術與工業結合去創造美的可能性；其次，電與工業流水線帶來了第二次工業革命，電報電話的能力遠優于人的傳播能力，人類通訊方式從此發生了革命性的變革。福特的T型車流水生產線大大提高了工業生產效率，將汽車帶進普通人的生活，也預示著工業產品對人類生活所將帶來的巨大影響。此時出現的包豪斯帶來了現代設計教育的理念，包豪斯倡導藝術與技術統一，功能性與極簡的現代審美觀，其后形成的現代主義設計潮流極大推動了工業化對人類生活形態與審美的滲透與改變，在這個現代主義設計發展的進程中吸引了眾多人才，也產生了很多設計大師，設計的價值為社會所關注；其三，第三次工業革命始于60年代，從計算機再到互聯網，第三次工業革命又一次引起了生產方式和生活方式的巨大變革，比如計算機的應用顛覆性改變了設計、印刷、傳播的過程，改變了設計師的工作與設計的價值，3D打印勢必引發產業組織形態和供應鏈模式包括設計價值的顛覆性變化；最后，第四次工業革命來到，隨著互聯網的發展和計算機技術的更新，人工智能和機器學習開始成為新的熱點，也是必為設計行業帶來巨大挑戰與機會。

再來看看我國，由于歷史原因我們錯過了第一次與第二次工業革命，僅僅搭上了第三次工業革命的末班車，面對第四次工業革命，我們從來沒有像今天這樣與世界領先的技術浪潮如此接近過。尤其是在人工智能領域，中國最大的優勢在于7億多互聯網用戶，而大量的用戶就意味著更多的數據。2016年白宮前沿峰會報告指出，在人工智能的新領域深度學習領域中，中國無論是數量或是被引用論文數量都趕超美國位居全球第一。深度學習的應用也體現在我們的日常生活之中，購物平臺利用大量的數據分析用戶需求，匹配并推薦其需要的商品，或是資訊類APP為用戶匹配并推送相關的新聞訊息。除此以外，深度學習最終價值的體現其實還有更多，比如AlphaGO大戰李世石，深度學習在背后也起著非常重要的作用，再比如自動駕駛、語音識別、圖像識別等都是深度學習的研究范疇，也將是人工智能未來在我們生活中的應用場景。

本刊主編：王院長您的思路太清晰了！正如您所說，歷次的工業革命都對設計和人類產生了幾乎是具有顛覆意義的影響，那么我想進一步請教一下您，您認為設計在第四次工業革命中是一個什么樣的身份？設計存在的價值在哪里？而我們如此眾多的設計師將何去何從？將如何重新找到自己的社會價值呢？

王院長：這個問題非常好，它正是我們中國設計和設計師們面臨的困惑，這里我就談談我個人的看法。前面幾次工業革命過程讓我們看到，技術的發展淘汰了一些行業、工種，但它也不斷創造新的機會、新的工作。在社會、技術發展的進程中，設計與藝術起到技術無法替代的作用。我們應該將第四次工業革命當作機遇、機會，來實現設計的新的價值。現階段，第四次工業革命帶來了對設計新的要求、新的機會。設計的定義、價值正在改變，企業對設計的需求也在改變。這是一個擁抱創新、創意、設計的時代。近年來，很多大型公司開始并購設計公司；國內外很多商業學院陸續開設設計思維的相關課程，新加坡甚至將設計思維作為高中的必修課；越來越多的設計師開始創業。這里我們所說的設計師創業，并非開辦一個設計師事務所，或者打造一個設計品牌，而是更多的涉獵到非設計行業。這些變化就要求我們不斷重新定義設計、重新定義設計師、重塑設計師，作為最根本的，我們還需要重新定義設計教育。在人工智能時代，很多行業或是消失，或是大量削減人數，設計行業也一樣，但這并不意味著設計行業的消亡，正相反的是，未來社會更需要設計師，只是是與以往不同的設計師。我們要不斷重新定義設計、重新定義設計師、重新判斷設計的價值。設計師因為他們的職業特點，他們對用戶體驗的關注、他們所普遍具有的同理心、他們的創造性思維的能力，加上對跨行業的經驗，使他們可以為企業帶來美化產品之外的價值。設計由最初對產品的關注被提升到組織與策略的層次，設計一詞不再局限于有型的產品，而是一種策略思考。

本刊主編：王院長，您提到設計和設計師都需要重新定義和進行價值重塑，那么您認為當前的設計人才應該具備那些能力呢？一名好的設計師又應該如何定義呢？

第6篇：人工智能時代教育的特點范文

在大數據的“滋養”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯網教育尤其是線上K12培優項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現在擺在AI教育創投從業者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業又完全懂本行業的業務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創浪潮中每個垂直行業頭部項目就幾家能玩轉的原因。”而認知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業”（家長、老師在線監控）等等。

嘉御基金創始人衛哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫生是應用了看X片最快最準的醫生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略。”高木學習創始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創業，他認為判斷真偽AI教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環節，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現行教育體系、不另創場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規模化發展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續費率，為招生帶來便捷。

第7篇：人工智能時代教育的特點范文

關鍵詞：信息檢索；人工智能；基于知識工智能技術應用

一、信息檢索機制及其發展

信息檢索Information Retrieval（IR）是一門致力于如何對大容量信息進行有效地存儲與獲取的科學。廣義的IR通常是指在一定的技術設備環境條件下，對以某種方式組織的信息資源按其表達方式，依據特定用戶的需求，制訂構造策略，構造檢索表達方式以實現檢索目標過程的總稱。而Information Retrieval System（IRS）則是借助計算機技術手段來存儲信息以滿足日后信息查詢需要的一種檢索工具。這里的信息可以是文本的、視頻或音頻的，但現行的大多數的信息檢索系統仍只能以存儲與檢索文本的信息和文獻為主。雖然IR 技術日新月異，但IR的本質自始自終都沒有變，變動的只是信息媒體形式、信息檢索系統IRS的吞吐能力以及IRS存儲與匹配的方法而已。

二、人工智能

近30年來因特網規模呈幾何級數飛速發展，人們迫切需要適合于網絡時代的先進的信息檢索技術。適應快速、準確地檢索有關信息，并且能夠從大量的網上數據中發現隱含的、有價值的信息，各種智能檢索技術、尤其是人工智能技術浮出水面。人工智能學科是涉及數學、計算機科學、控制論、心理學、哲學等學科的交叉學科和邊緣學科，其應用領域包括問題求解、專家系統、機器學習、模式識別、自動定理證明、自然語言理解、人工神經網絡和智能檢索等。人工智能用于信息檢索主要有基于本體論、神經網絡、遺傳算法、自然語言理解和ID3算法等的智能檢索方法。

三、人工智能技術在信息檢索中的應用

人工智能研究機器模擬人腦所從事的感覺、認知、記憶、學習、聯想、計算、推理、判斷、決策、抽象、概括等思維活動，解決人類專家才能處理的復雜問題。它的研究和應用領域包括問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設計、專家系統、機器學習、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索，以及智能調度與指揮等。

（一）信息過濾技術

過濾包括兩方面的含義：一是信息檢索技術中的過濾，一般稱為信息過濾，如搜索引擎過濾，數據挖掘等。二是網絡安全方面的過濾。傳統的過濾主要有基于包的過濾、基于應用的過濾和基于文本的過濾等幾種。基于文本的過濾實現簡單，但缺少靈活性，只能對達到匹配的文本一刀切，無法對文章的語義進行分析。引入了人工智能技術的智能過濾技術能夠識別文檔內容實現智能化的過濾，同時能減少網絡管理員維護過濾系統的負擔。神經網絡是人工智能范疇中機器學習的一種應用，在許多技術中都有應用。

（二）異構信息整合與全息檢索

異構信息檢索技術發展的特點包括支持各種格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等處理和檢索；支持多語種信息的檢索；支持結構化數據、半結構化數據及非結構化數據的統一處理；和關系數據庫檢索的無縫集成以及其他開放檢索接口的集成等。所謂“全息檢索”的概念就是支持一切格式和方式的檢索，從目前實踐來講，發展到異構信息整合檢索的層面，基于自然語言理解的人機交互以及多媒體信息檢索整合等方面尚有待取得進一步突破。

四、應用人工智能算法的視頻圖像檢索系統

目前存在一個新的實現視頻圖像檢索系統的方法。在這個系統中，成熟的人工智能算法將被應用到視頻圖像的分類、索引與檢索中。在本系統中，視頻圖像的特征選取包括了顏色直方圖的計算、紋理的分析及應用運動跟蹤算法KLT對局部視頻數據進行運動跟蹤，這些特征構成了圖像特征向量。人工智能算法，包括反饋式人工智能神經網及自適應匹配算法，將會根據這些特征向量對視頻片斷進行分類和檢索。系統的工作區域是一個二維平面，各種視頻片斷將會根據特征向量的不同，被人工智能系統聚類到不同的區域， 從而實現視頻片斷的分類和聚集。用戶在查詢的時候，只要在特定的區域進行放大操作，就可以把視頻檢索限定在一個較小的區域，從而快速的實現視頻片斷的檢索查詢。具體的工作流程可以分為五個階段：

（一）系統訓練階段

在這個階段中，系統的人工神經系統將被初始化，并且在系統與用戶的交互操作中進行訓練，使之適應具體的圖像特征向量，更好地實現視頻片斷的分類與聚集。

（二）視頻片斷的聚集操作

經過訓練的人工神經系統將被應用到視頻片斷的聚集分類操作中，具有相似的特征向量的視頻片斷將會被聚集到相近的區域中，不同的片斷將會被區域的遠近程度來區分開來。

（三）視頻片斷的檢索操作

因為視頻片斷在上一階段已經進行了分類和聚集，用戶只要在局部區域進行放大檢索操作就可以查詢到所需的視頻片斷。從以上的工作流程可以得知，系統對視頻的分類與檢索有兩個核心的環節：第一是特征的提取，即如何選取合適的特征用于表征視頻圖像；第二是分類使用的人工智能算法，即根據提取的視頻特征快速準確地對視頻圖像進行分類和檢索。

（四）特征提取算法

本系統應用的特征提取算法包括顏色直方圖，用于分析圖像的基本顏色信息，獲得圖像的顏色分布狀況；紋理分析算法，用于圖像模式的分析； 然后對于局部聚集的圖像應用運動跟蹤算法KLT，進一步提高圖像的分類準確率。

（五）用于分類和檢索的人工智能算法

本系統采用了兩種成熟的人工智能算法：反饋式人工神經網，利用分類結果的準確程度對系統的參數進行反饋式調節；自適應匹配算法，利用輸入向量對最相似的系統向量進行調節。實驗表明自適應匹配算法具有高速準確的效用。

五、人工智能在網絡信息檢索中的應用

人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在：如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。目前，人工智能在網絡信息檢索領域的應用主要是在以下兩個方面：

（一）網絡智能知識服務系統

網絡智能知識服務系統的設計開發是專門為了解決目前網絡信息資源浩瀚而獲取難的矛盾。網絡智能知識服務系統可分為知識采集系統、智能知識處理系統、智能知識服務系統和知識庫四部分。

1、知識采集系統。知識采集系統的主要任務是完成資源的加工整理，完成信息到知識之間的轉換功能。

2、智能知識處理系統。該系統是將采集來的知識與知識庫中已有的知識進行智能的分類和匹配操作，然后將符合入庫條件的知識傳入庫中。

3、智能知識庫存儲系統。這是知識庫建設的最主要組成部分，同時也關系到知識服務的效果和質量。

（二）智能技術

智能（Intelligent Agent，IA）技術，起始于20世紀80年代，是人工智能技術的一個重要研究領域目前，國外從事智能技術研究的不僅有大學、研究機構和諸多信息技術公司。并且有些智能產品或嵌入智能技術的產品已經投入使用，這些情況表明發展智能技術是一個趨勢，它將是克服現有網絡檢索問題的有效手段。

1、定義。智能是一種軟件程序，它使用戶通過通信協議進行信息交換，以實現問題的自動解決。一般來說，智能具有如下特點：智能性、性、自治性、主動性、移動性、協作性。

2、智能的作用。智能有著強大的功能，用途也是十分廣泛的，通常可分為網絡管理、信息管理和優化用戶界面。

（三）智能搜索的原理

智能搜索是智能在信息檢索中的一種應用，它以用戶需求為先導來進行信息搜集和信息加工，根據用戶特定的需求以及在一段時期內的偏好為衡量標準來篩選信息。用戶界面提供友好的自然語言查詢，當用戶的查詢請求不明確時，智能搜索會利用知識庫中的推理機制推斷用戶的潛在要求，選擇與用戶習慣最相近的需求進行檢索。

六、結束語

人工智能技術的發展是時代對社會智能化需求的體現，而人工智能與信息檢索的結合則是人們對信息獲取智能化的有益嘗試。在信息檢索系統中納入人工智能技術將使傳統的信息檢索系統具有更好的用戶界面、更高的檢索效率和更豐富的檢索手段。人工智能技術的引入正在使傳統的信息檢索系統發生了巨大的變化。以兩者作為結合點的智能信息檢索系統，也將隨著這兩方面研究的不斷發展而更加完善、強大。

參考文獻：

1、王娟琴.現代信息檢索方法研究[D].武漢大學,1999.

2、施水才.信息檢索的核心支撐技術[EB/OL].中國計算機用戶賽迪網,2003.

3、賈同興.人工智能與情報檢索[M].北京圖書館出版社,1997.

第8篇：人工智能時代教育的特點范文

關鍵詞：機械工程；智能化；發展

0.引言

有學者專家認為，當今的是繼蒸汽機、電氣化、信息化后的第四次工業革命――智能化的時代，這次革命將對人們的生產生活帶來前所未有的影響。智能化的實質是在信息化的原有基礎上，實現產品、管理、技術等的智能化。隨著科學技術尤其是電子信息技術的快速發展，科學技術在經濟領域的影響越來越廣泛，智能化的腳步也逐漸在社會經濟各領域得到應用，與此同時也揭示了機械工程的發展方向。機械工程的智能化是我國主要的研究方向之一，對其發展思路和對策的研究是有重要的理論意義和顯示意義的。

1.智能系統的概念

所謂的智能系統是指具有（或者部分具有）人類智能或者能模擬（或者部分模擬）人類智能的體系，其主要有以下幾種類型[1]：一是人類自身的人腦系統，這是特殊的智能系統；二是人類通過智能來參與的活動系統，如金融系統、體育系統、保險系統等社會系統和社會經濟系統；三是人與機械共同協作的人機系統；四是模擬或者部分模擬人類智能的機械系統，如智能機器人系統、智能控制系統、智能圖象處理系統、能計算機系統等

上訴的四種系統還可以劃分成兩種類型，一是“人本系統”，其包括了上文中的前兩種系統，是指人類本身的系統；二是“人為系統”，其包括了上文中的后兩種系統，是人類為了改造自然而創造出來的系統。“人本系統”是當今生命科學、認知科學以及社會科學的主要研究對象；而“人為系統”則是工程科學的主要研究對象。當然，通常在進行“人本系統”的研究時，要借助“人為系統”來輔助。

在智能系統的開發過程中，不能只從智能化的意義上來要求，這是不利于工程科學技術的發展的；也不能單單從純科學角度來進行思考，人工智能是無法完全復制人腦的工作思維能力。我們在進行智能系統的構建時，要積極保證該系統在工程科學角度上能從結果和功能上實現人腦的部分職能，不需要求實現途徑與人腦智能實現的途徑一致。從這些角度來看，只要符合下面要求，我們就可以稱為智能系統：

聯想記憶；多信息感知與融合；知識表達、獲取、存儲以及處理；自治控制，即自學習、自相似、自組織、自適應、自維護；容錯

以上的是目前智能系統的要求，隨著技術的發展，高級形態智能系統還會產生理性和情感方面的要求，這就涉及到了智能化的最高形態――智能生命。

2.智能技術和認知科學是未來的中心科學技術

知識經濟是近些年的社會的主題之一，當今社會通常把知識經濟稱為新經濟，其是指智力資源的配置、占有，知識的生產、分配、使用為主要因素的經濟時代。換而言之，未來的經濟本質就是智力經濟[2]。經濟的發展決定了科學的發展方向，新經濟對知識、智力有著極大的需求，這給當今的經濟部門的智能化以及科學技術部門的智能化提出了新的要求，這也是當今科學技術部門和經濟各部門的發展方向，加強對智能化的研究是符合社會經濟發展水平的，也是促進社會經濟發展的重要保障。

經濟時代的不同，其相關的中心科學技術也是不一樣的，在21初期信息科學技術是其中心科學技術，在其后的中心科學技術將是以智能技術和認知科學技術。在這個大前提下，加強對智能技術和認知科學技術的研究，積極進行機械工程的智能化，可以保證社會經濟的發展，保證國家的繁榮昌盛。

3.智能化是電子信息技術的發展方向

3.1.電子信息技術的發展，最終是為了提升人們的生活水平

隨著我國的社會經濟發展，人們對生活質量的要求不再停留于物質生活上，轉而開始向教育、體育、醫療、科技、藝術、文化等精神生活方面提出了新的要求，即使是現有的衣食住行的物質方面，也越來越多的加入了相關的精神因素。電子信息技術的發展和應用，使得人們越來越多的考慮自身精神需求，也就是在生產、生活中越來越多的考慮智力方面的因素。與此同時，社會的發展是建立在人們的相互協作上，人們的協作活動體現在智力信息的交流和共通的合作上的，這就表明推動社會發展、提高人們生活水平就必然要積極促進信息智力的交流與發展。

3.2.信息化、網絡化的本質就是智能化

現代計算機技術的發展是智能計算機的設計和制造；現代網絡技術的發展是建立智能網絡體系；現代通信設備發展是建立智能通信設備體系；現代的家用電器的發展方向是實現家用電器的智能化，在其余醫療、網絡教育、虛擬企業、電子商務等等方面都是以智能化為根本發展方向，簡而言之，信息化、網絡化的本質就是智能化。

3.3.網絡化、信息化是通過智能化來得以實現的

現代信息技術中廣泛的應用到了人工智能技術，這些都智能化的體現。人類對人工智能的研究歷史只有短短的半個世紀，取得的成果卻是極其驚人，但是，對人類認知和智能機制的理解一直是困擾人工智能發展的重要枷鎖，這是人類面臨的最大難題之一。近些年來，所有的人類研究機構對人工智能的研究工作都進展緩慢，甚至出現了停滯，但是這更說明了人工智能對將來社會的重要作用。隨著信息人工智能技術在信息技術中的廣泛使用，將很大程度上促進信息技術發展，與此同時對人工智能技術的發展也極大作用。

4.機械工程的智能化對策

4.1.智能化產品是未來機械企業產品的發展方向

我國當前的機械工程企業需要積極的進行產品結構的調整，傳統的觀念認為機械工程企業只是生產資料的生產部門之一，這種觀念在當今的市場經濟體制下是極其落后的，嚴重制約著機械工程企業的發展壯大。機械工程企業不但可以進行生產資料需求的滿足，還可以進行人們生活需求的滿足。我國機械工程企業在進行產品結構調整時，不論是進行生產資料的產品生產還是消費品的生產，都應該將包含智能信息技術的機電產品放在優先位置。比如在進行加工設備的選擇時，要優先考慮包含智能信息技術的多軸數控加工機床；在進行消費品的生產時，可以優先選擇機器人寵物。智能化產品擁有廣闊的市場前景，索尼公司致力于娛樂機器人的開發，旗下的一款娛樂機器狗――“愛寶”在世界范圍內廣為銷售，為索尼公司帶來了海量的經濟效益。

4.2.機械工程企業的管理過程要向智能化發展

智能化管理是當今機械工程管理的重要思路，對機械工程企業的管理方式產生了重要的影響。它使得原有的交叉式、多層次管理方式轉變成了階梯模式的管理方式；使得原有的人力管理為主成為微機管理。通過智能化管理系統來進行機械工程企業的生產、銷售等活動的檢測，并積極跟進檢測結果來進行修正，保證了企業管理的及時性和有效性，保證了管理信息的透明度，還極大的降低了人力資源的浪費，降低了人為因素對管理的負面影響[3]。

科技技術的不斷發展進步促進了當今社會管理模式的不斷發展，智能化管理模式的不斷推廣，可以有效的提高機械工程企業對市場環境的檢測，保證了決策的有效性，有利于規避存在的風險，保證企業的健康發展。

4.3.機械工程企業的設備要向智能化發展

隨著科學技術的不斷進步，智能化在機械設備中廣為體現，機械設備都朝著自動化、智能化、科技化方向發展。機械設備的智能化可以有效提升管理智能化的進程，促進管理水平的提高。機械設備的智能化使得設備的參數可以及時有效的反饋到工作人員身邊，保證了機械設備的有效運行，一旦出現故障，智能化系統可以進行警示并且做出相關的停機、斷電反應，保證了設備以及生產安全。

4.4.科學技術的發展方向是智能化

科學技術的智能化是實現產品智能化、管理智能化、機械設備智能化的基礎保障。科學技術智能化在當今的機械工程生產過程中廣為應用，如微顯微技術、遠程控制技術、導航技術等。

機械工程在不同的生產領域其相關的產品、生產設備、生產技術要求也不一致，其相關的智能化發展模式、發展目的也不一致，這意味著不同領域的機械工程生產需求的智能化也是不一樣的。在進行科學技術的智能化應用時，要根據行業特點和生產領域特點，適當的進行技術、設備的選用，保證智能化生產的有效性，保證機械工程智能化的順利進行。

5.結語

智能化是當今社會科學發展的必然方向，其對我國經濟的發展、人們生活水平的提高等方面有重要的影響。在機械工程行業中加強智能化發展，需要我們從生產產品、管理、機械設備、科學技術的智能化入手，積極根據行業領域特點進行合理的智能化技術的選擇，保證智能化工作的順利進行，保證企業經濟效益的提升。

參考文獻：

[1]孟玄.論機械制造的智能化技術發展趨勢[J].科技致富向導.2011（24）

[2]趙志明.機械制造技術的發展及其智能化技術發展趨勢[J].中國新技術新產品. 2011（03）

[3]隋曉堂.關于機械加工智能化發展趨勢的探討[J].黑龍江科技信息.2010（17）

第9篇：人工智能時代教育的特點范文

[關鍵詞]人工智能技術；會計信息系統；財務會計信息管理系統

隨著人類社會科學技術的發展，公司在買方市場中面臨著復雜多樣的個人需求。到目前為止，傳統的會計信息系統在手工或計算機計算的基礎上輸出的一般會計信息已不能滿足個人會計信息的需求。為了滿足買方市場的個人需求，滿足企業決策者的信息需求，有必要在物質經濟階段設計規范的會計信息系統，以定制和完善人類經濟中的會計信息系統，將使用會計信息作為向量的傳統會計報告表格轉換為自定義會計報告表格。因此，在“互聯網+”背景下，筆者考慮了人工智能如何參與構建買方市場中用戶需求各個階段的人類經濟發展會計信息系統，從而帶來了新的思路。

1.人工智能對會計的影響

人工智能對會計業務的影響不僅取決于會計業務的階段和人工智能的發展，還取決于不同國家和地區的社會和經濟發展。迄今為止，國內外會計學者已就人工智能對會計工作的影響達成共識。大范圍、高頻率、標準化和清晰規則的會計任務將被AI取代，具有價值和專業判斷力的會計任務將與AI共存。“互聯網+”和第四次工業革命中的去中心化與區塊鏈的瓦解以及信用損失導致共享經濟的誕生。在去中心化信任結構下追求共享價值成為共享經濟的新頂峰，并采用系統的整體方法為會計去中心化信任結構下的利益相關者或組織提供有價值的會計信息。因此，作為未來研究的核心，利用人工智能將是會計師能力的延伸，并將在分散的信任結構下使用系統理論的整體方法來完成和實現智能會計功能。

2.人工智能的發展

人工智能擴展了計算機功能，它通過認知表達、機器學習、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等為機器人提供智能模擬，從而實現人類智能。這個定義清楚表明，人工智能與思維科學之間的關系就是實踐與理論之間的關系。自1956年在達特茅斯會議上首次提出，人工智能的定義經歷了三個階段的發展，并塑造了自然科學、社會科學和技術科學的交匯處。它也是技術創新和社會發展的產物。它從人類思維的角度處理邏輯思維、形式思維和鼓舞性思維。基于這三個思想，人類構建了AI符號，聯想和行為智能，AI標準邏輯、模糊邏輯和符號邏輯。我們在標準邏輯和基于模糊邏輯和符號邏輯的強大人工智能的前提下開發了弱人工智能導致生產力要素和結構發生破壞性變化，使人們從就業中解放出來。以創新的人工智能作為其開創性技術的第三次工業革命意味著人類社會已進入基于信息不匹配的以人為中心的經濟階段。鑒于馬斯洛對自由競爭的理論編碼順序要求，默認要求值具有信用幣總數的特征，而高要求值具有非信用幣總數的特征。人類社會已經進入了信息對稱、以人為本的經濟發展階段。買方的銷售市場工作經驗要求利用價值來對第三方數據進行定量分析。為了更好地突出公司財務信息的作用，有必要根據所需使用值的總數對具有不同理論和邏輯的人工智能技術進行預處理，并將其應用于公司財務信息管理系統，基于人們使用價值的定制企業財務信息取代了基于類型使用價值的標準化財務會計信息管理系統。本文明確指出，當今收費的關鍵缺陷在于當前的收費信息內容簡單，與客戶關系不密切。對于客戶而言，決策供應是必需的。顧客將不再購買公司制造的物品，而只會購買公司制造的自己必需的物品。這進一步提高了資源分配率，降低了企業成本，有利于創造最大化利潤使用價值。財務會計改革與創新的基本方向是，根據信息時代的客戶經驗，以及對財務會計和監督目標的新認識和定義，在特定的兩個層次上使企業的使用價值最大化。

3.會計信息系統開發

在當代科學技術進步的背景下，財務會計信息管理系統與計算機信息管理系統相同。后者使用電子計算機作為關鍵的專用工具來收集、存儲和解析用于財務會計的各種財務會計數據信息，并提供會計審計、分析和服務項目。與管理決策相關的財務信息的實質是將財務會計數據轉換為財務信息，這是公司信息管理系統的關鍵子系統。財務會計信息管理系統在我國的應用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，隨后出現了用友、金蝶等會計軟件，極大地推動了財務會計的發展趨勢和進步。在1990年代中期至后期，傳統財務會計計算的缺點逐漸顯現出來。業務不再滿足單一會計功能，不僅限于諸如簿記和報告輸出之類的基本要求，而且對相關的業務收益、成本等具有更大的影響。隨著對信息需求的增加，原始財務軟件正逐漸過渡到高度集成軟件，例如ERP，因此，全國各地的財務軟件供應商也已轉變為ERP供應商。隨著信息技術的發展，ERP財務會計信息管理系統也進入“互聯網+”時代，我國的財務會計信息管理系統逐漸發展成為財務管理信息系統。在大數據背景下，許多文獻從各個角度對財務會計信息管理系統進行了新的探索，并明確提出了新的規定。商業管理財務信息是當代信息技術在公司財務中的應用，提出企業會計信息系統應由業務架構、數據架構等五部分組成。會計信息系統必須合法化，其主要途徑是建立專業的會計法令和制度，加強會計法制建設。

4.基于人工智能技術構建人本經濟階段企業

4.1會計信息系統

為了在第四次工業革命時代促進人類經濟的發展和現代基礎信息技術的傳播，從信息不對稱和信息的角度討論在人類經濟階段建立企業會計信息系統的問題。信息內容非對稱理論是經濟發展中的“企業財務信息管理系統人工智能技術”。高新技術的自主創新和發展趨勢不僅促進了人類社會的發展，而且信息的不對稱也促進了以人為本的經濟發展。信息的不對稱已經取代了基于化學物質的經濟發展。社會經濟的發展促進了以人為本，這意味著基于人力資源使用價值的財務會計基礎理論和定制的財務會計信息管理系統已經長期取代了基于使用價值類型的財務會計基礎理論和標準化的財務會計信息管理系統。在以人為本的信息經濟發展不對稱的環節中，以客戶為中心的企業關聯方合同的特點決定了以人為本的企業財務會計信息管理系統的基本理論。

4.2集中的以人為中心的經濟實體

構成了集中的以人為中心的企業會計實體的假設。以人為本的經濟實體存在的連續性形成了以人為中心的企業會計可持續經營的假說。馬斯洛的買方市場訂單的需求價值度量屬性確定了以人為中心的企業會計的全貨幣假設。人類經濟發展的規律性決定了人類經濟發展的周期，而循環又決定了基于人的企業的固定會計期間的假設。由于會計的性質決定會計目標，因此，以人為本的公司會計信息系統的理論確定了有關以人為本的公司會計目標決策的有用觀點。會計職能由會計目標確定，以人為本的決策和公司會計目標從有用的角度確定了積極反映和控制的以人為本的公司會計職能。根據會計功能設計的會計程序和方法，將質量序列需求值與買方市場的信息不對稱性結合起來，具有跨貨幣量化的特征，由此可以推斷出適當的會計準則。順序作為買方的市場質量，形成需求值，會計組織程序和方法標準化。因此，本文將以人為中心的會計要素劃分為專門的分工，形成的會計等式為“基于人的價值資產=基于人權的權利”。低水平(基本)的需求價格適應編程的會計功能，生成結構化的會計數據，而人工智能完全取代了會計工作。高需求值的特點是非本國貨幣價值量化，適應非過程會計功能，生成非結構化會計數據，并且人工智能不能完全取代會計師的工作。在基礎層中，計算模塊添加計費計算子模塊，數據庫模塊添加計費數據庫子模塊，存儲模塊添加計費存儲子模塊。平臺層添加了三個子模塊：經濟業務識別、會計語言處理和會計業務處理。在服務層中，會計工具和技術服務增加了三個人工智能驗證工具，用于會計計量和標準邏輯，模糊邏輯和符號邏輯，并增加了會計結構數據庫和會計非會計信息，可以反映會計信息的作用。

4.3信息對稱的人本經濟階段的“人工智能+企業會計信息系統”

科技革命促進了當代技術實力的發展，從而完成了以共享經濟模型代替不對稱理論的經濟發展。我們可以通過區塊鏈技術構建去中心化結構下的以人為本的財務會計基礎理論和財務會計理論創新的財務會計信息管理系統。數據共享平臺的建立改變了原有的傳統方式，在共享經濟模型中，智能參與者將以客戶為主導，從而創建一個超越合同的實質性財務會計信息管理系統。區塊鏈技術共享經濟模型的主題將規定新的區塊鏈技術公司的會計主題的假設，新的區塊鏈技術共享經濟模型的參與者可能具有長期運營標準，或者可能會發生變化。

5.結語

本文分析了根據以人為本的經濟階段信息不對稱和信息對稱環境下的管理會計理論，創造性地構建了第三、第四代人工智能相結合的會計信息系統。工業革命在信息不對稱的以人為中心的經濟中，以“企業+區塊鏈”為基礎構建“企業會計信息系統+人工智能”；在以人為中心的經濟階段，以“本地區塊鏈+企業”為基礎圍繞“對稱信息”建設“人工智能+企業智能會計信息系統”。本研究為探索人工智能與會計工作方法的創新整合以及會計領域的改革提供了理論依據和經驗參考。

【參考文獻】

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[4]李萌.會計信息處理智能化研究[D].天津商業大學，2007.

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