人工智能時代的培訓精選(九篇)
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第1篇：人工智能時代的培訓范文
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。養(yǎng)老服務業(yè)人工智能的應用主要體現在家居掃地機器人、語音溝通服務、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務。
二、養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)“人工智能化”
人工智能上升為國家高級戰(zhàn)略后，國家發(fā)展服務性制造和生產性制造，同時盡可能的通過服務業(yè)的再造和完善，改進我國經濟產業(yè)結構，發(fā)揮技術、人才、產業(yè)的對接聯動效應。人、機器、智能機器將共生共存，成為養(yǎng)老服務工具的新常態(tài)。未來的養(yǎng)老服務人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務效率、質量和速度。智能化，體現在養(yǎng)老服務人才應具備傳播人工智能基礎知識，客觀了解人工智能，有效實現人與機器、智能機器的有效配對組合應用，充分發(fā)揮智能機器的保健醫(yī)生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養(yǎng)老。
三、人工智能養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)模式
（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體
配備養(yǎng)生、人工智能國內一流專家，發(fā)揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應用的途徑、方式、手段通過網絡微視頻的形式進行普及。發(fā)揮社區(qū)教育指導中心、社區(qū)大學和社區(qū)教育學院、社區(qū)學校、社區(qū)學習站四級社區(qū)教育辦學網絡體系的作用，建立社會養(yǎng)老大學，使老年人自己會應用人工智能，減低對子女的時間依賴。
（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體
國家、企業(yè)、社區(qū)應建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養(yǎng)老服務應用技術發(fā)展歷程方面的公眾號；從企業(yè)層面，要建立人工智能機器人養(yǎng)老服務應用說明類的公眾號；從社區(qū)層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務型人工智能服務策略的公眾號。
（三）職業(yè)技術學院培訓模式――專題高端培訓
目前，人工智能服務還不能完全普及，故而職業(yè)技術學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業(yè)技術學院自身要引進國內外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫(yī)療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。
（四）民政部門、老齡委聯合推廣模式――社會傳媒
作為養(yǎng)老服務的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發(fā)展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側重于養(yǎng)老服務的社區(qū)組織協調，老齡委要側重于制度、規(guī)定、采購人工智能機器方面的政策優(yōu)惠的制定。
（五）社會民間家政服務組織培養(yǎng)模式――養(yǎng)老院、福利院自組織模式
民間社會力量建立有養(yǎng)老院、福利院，這就對相關服務人員的素養(yǎng)提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養(yǎng)，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。
四、人工智能養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
（一）廣播電視大學養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
依托遠程教育系統，發(fā)揮網絡平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區(qū)教育、社會養(yǎng)老大學的建設并舉；發(fā)揮廣播電視大學的社會服務功能，與人工智能機器生產企業(yè)搭建戰(zhàn)略伙伴關系；積極推進產培用一體化建設，形成網絡平臺特色模塊；推出廣播電視大學養(yǎng)老服務精品課教程，以優(yōu)質教育品牌打開培訓窗口。
（二）人工智能機器制造企業(yè)養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
基于居家養(yǎng)老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發(fā)、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。
（三）職業(yè)技術學院養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
職業(yè)技術學院作為專職教育機構，首先，要提前與職業(yè)高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)獲取意向生。其次，要突出人才培養(yǎng)的實踐應用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應用培訓。
（四）民政部門、老齡委養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
民政部門和老齡委要培養(yǎng)高級管理人才，建立養(yǎng)老服務人才智庫，積極推進國家、企業(yè)、社會的養(yǎng)老服務人才人工智能化聯動培養(yǎng)；加大對家庭貧困并且有意向致力于養(yǎng)老服務的青年才俊的培養(yǎng)支持力度；對人工智能養(yǎng)老服務高端研發(fā)海歸人才給予政策優(yōu)待；建立城市養(yǎng)老服務專家群組，定期召開學術研討會議，增進智慧交流。
（五）社區(qū)養(yǎng)老服務人才培養(yǎng)對策
社區(qū)要加強人工智能養(yǎng)老服務人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應用的優(yōu)勢；積極打造人工智能特色服務團隊，開展社區(qū)公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構建人工智能養(yǎng)老社區(qū)，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質。
總的來說，在計算機技術不斷發(fā)展的現代社，人工智能技術的普及給養(yǎng)老服務帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養(yǎng)老服務人才的培養(yǎng)成為了發(fā)揮人工智能養(yǎng)老服務效用的關鍵環(huán)節(jié)。要培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現人工智能化養(yǎng)老人才培養(yǎng)模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產品一體化模式，在滿足老人需求的基礎上提升人工智能設備的人性化操作，重點開展職業(yè)技術院校的人才培養(yǎng)方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務人才。社區(qū)方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養(yǎng)老社區(qū)。
第2篇：人工智能時代的培訓范文
關鍵詞：人工智能；英語教育；積極影響；消極影響
人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發(fā)展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發(fā)展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式?；谌斯ぶ悄艿臋C器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養(yǎng)目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。
一、人工智能的積極影響
人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。
（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發(fā)展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區(qū)而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優(yōu)勢，整合了豐富的優(yōu)質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節(jié)省教師的備課時間，提高其工作效率。
（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式?？衫镁W絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。
（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。
（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫?；诖髷祿治雠c人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規(guī)律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態(tài)、課程作業(yè)完成情況、測試成績和學習方式等?？蔀榻處熜纬煽梢暬膶W生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態(tài)，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。
二、人工智能的消極影響
人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發(fā)揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：
（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業(yè)的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。
（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。
（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。
第3篇：人工智能時代的培訓范文
人工智能的概念從1956年提出，經歷了跌宕起伏的60年?；蛟S是因為人們對科學天生的幻想，或許是因為資本對科技新概念過于狂熱，或許是因為各路媒體對現代社會文明程度的夸張表述……自2016年阿爾法圍棋（AlphaGo）戰(zhàn)勝圍棋高手李世石，人工智能似乎就進入了爆炸式增長的前夕。最近兩年來，人工智能走出實驗室、跨出科技圈，如股價、房價一樣，越來越成為一個公眾熱議的話題。
奇點會很快到來嗎
現在硅谷到處都有人在講“奇點”（The Singularity），該理論認為，我們即將迎來機器時代：機器的智能程度遠遠超過人類，以至于人類既無法控制機器，也無法理解它們的想法。換句話說，未來可能會有機器比我們人類更加聰明，甚至聰明到我們都沒有辦法控制的地步。上述假設聽起來比較有道理，而且很多人都同意，例如，物理學家斯蒂芬?霍金、世界首富比爾?蓋茨、特斯拉和Space X的創(chuàng)始人埃隆?馬斯克。
現在人們談論的奇點，其實都是在四個假設上面建立起來的。第一個假設是，人工智能系統正在向前極大地飛躍；第二個假設是，這個飛躍比以往任何的飛躍都要更快；第三個假設是，我們不得不去應對這些超人工智能；第四個假設則是，機器能做一些我們做不了的事情。但是，在奇點假設過程當中可以發(fā)現很多漏洞，這些假設從某種角度來講都是錯的。所以，我并不相信奇點很快就會到來。
人工智能發(fā)展并沒有想象中的好
首先，我并沒有看到太多在人工智能領域取得長足進步的地方。雖然人工智能被媒體渲染得炙手可熱，成為了街談巷議的重要話題，但是事實上，機器人目前依然是非常愚蠢笨拙的機器，它能提供的服務還很有限，大多數被用于執(zhí)行在人類看來是簡單至極的人類活動。絕大多數的機器人都在流水線上工作（例如在汽車工廠進行簡單的組裝工作），在我們生活中能真正幫上忙的機器人還很罕見――帶有計算機視覺的機器人非常罕見，帶有語音識別的機器人也非常罕見。主要的機器人制造商，包括ABB（瑞士）、庫卡（德國）和四大日本公司（發(fā)那科、安川、愛普生和川崎）的主營業(yè)務都是工業(yè)機器人，而且是智能水平不高的機器人。換句話說，今天幾乎不可能在市面上買到自主機器人，讓它在工廠或庫房等嚴格可控的環(huán)境之外給人類提供切實的幫助。
Youtube上有人上傳了一段關于由1.6萬臺計算機組成的神經網絡如何開始認知貓咪的視頻，媒體開始大驚小怪、過分關注，但這只不過是任何老鼠都能做的事情，而且老鼠不需要使用1.6萬臺計算機即可輕而易舉地完成識別貓咪的任務。一個計算機神經網絡（AlphaGo）打敗了世界圍棋冠軍，媒體又開始了新一波甚囂塵上的大驚小怪。要知道，人類大腦每小時大約消耗 20 瓦能量；而以AlphaGo 有1920 塊CPU以及 280 塊GPU的配置，每小時的耗能可以達到 440 千瓦的水平（這還不包括訓練過程中消耗掉的能量）。相反，我更加驚嘆于一個20瓦的人腦能夠與440千瓦的計算機怪獸競爭。更為重要的是，我們這20瓦的低能耗大腦還能夠做許多其他了不起的事情，而AlphaGo除了下圍棋之外無一是處。如果一個人使用比你多 2萬倍的資源，卻僅僅做了一件事， 你到底該怎樣定義這個人？
目前的機器仍然是非常愚蠢且有著很大局限性的，當我們希望機器能夠為我們做點什么時，我們必須遵守嚴格的規(guī)則，否則機器根本不明白我們想要它們干什么。我們被無數的機器環(huán)繞，但是這些機器只有在我們像機器一樣行動時才能正常運轉。例如，買票時，你需要按照要求進行一步步操作；打電話時，你也需要準確地輸入數字，并給出撥打指令。
在第一個假設里，其實很多人工智能的飛躍建立在摩爾定律的基礎上，也就是說摩爾定律仍然是讓我們看到人工智能現在有如此大進步的原因。而現階段的人工智能雖然在不斷向前發(fā)展，但摩爾定律的發(fā)展基本到了一個停滯的狀態(tài)。
進步不是來源于人工智能本身
第二個假設提到，現在人工智能正在加速發(fā)展。但正如前面所討論的，這一現象并沒有真實發(fā)生。過去幾十年里人類制造了汽車、電話、飛機等，而且家用電器領域也都有很大的飛躍，這些都極大地改變了世界。但是早在48年前，硅谷就已經造出可移動的機器人，可是在48年后的F在，又有多少家庭擁有機器人呢？
事實上，關于人工智能的大多數成功案例都是基于20年或者30年前發(fā)明的技術。這些進步不是來源于人工智能本身，而是由于更快、更便宜的計算機所帶來的計算能力的提高。30年前，同樣的人工智能技術不可能在彼時的計算上運行?，F在它們能夠成功地下圍棋或者打撲克，但是這源于更快的計算機，而不是更“聰明”的計算機。
現在的人工智能基本上只是對神經網絡的培訓而已。如果擁有較大的案例數據庫或者數據集，神經網絡便可以被培訓。如果沒有基于某種任務的大量數據庫，即便是最復雜的神經網絡，也毫無用武之地。神經網絡已經在某些領域取得了些許成功，但這也只是人類在這些領域創(chuàng)造了巨大數據集之后的事情。
對人工智能的終極檢驗準則就是常識。沒有常識的人（例如主動去碰開水的人）會被認為是愚蠢的。機器就沒有任何常識，這就是為什么最“聰明”的神經網絡也不能做一些簡單任務的原因。學習意味著能夠把同樣的知識運用到其他的任務上，從哲學上講，神經網絡并沒有學到任何東西，機器人并不能學習到常識，這就需要人們重新找到一個邏輯通道，讓機器人可以按常理做事情。比如當你說餓了的時候，它不會把你的貓給煮了。
更需要擔心的是人類自身的智慧
第三個假設認為超人工智能即將到來，但我認為，其實超人工智能已經存在了。第四個假設則是，有機器能做一些我們做不了的事情。想想蝙蝠可以在黑暗中飛行、可以抓昆蟲、可以倒立在墻上，你可以嗎？機器當然能夠做一些我們人類做不了事情，而且在很長時間之前，我們就已經這么做了，比如用手表計時。所以，沒有必要擔心超人工智能的到來。
我們的確需要人工智能，因為它能夠解決許多問題。例如，健康護理已經成為現代社會最為關鍵的社會功能之一，而智能機器能夠提升健康護理的質量。想象一下，一個機器能夠快速掃描你做過的所有醫(yī)療影像，并基于最新的科學知識進行分析，進一步為你預防疾病。像日本這樣的老齡化國家，沒有足夠的年輕人照顧老年人，因此人們需要這樣的機器人。此外，人類還需要可以做危險工作的機器人。我不害怕人工智能，我怕它來得還不夠快。
其實在我看來，人類的智慧才更需要我們擔憂，我們總是在制定各種各樣的規(guī)則、制度。如果人們不在道路上劃線就沒有辦法做智能駕駛或自動駕駛，像這些規(guī)矩不會讓人類更加聰明，只會讓人類像機器一樣運轉。
優(yōu)化設計的合成生物學時代
在合成生物學領域，確實出現了很多實質性的進步。21世紀不是奇點的世紀，而是“優(yōu)化設計嬰兒”的時代，我們能夠像設計建筑物一樣設計嬰兒。21世紀將是“破壞性生殖技術”（Disruptive Reproductive Technologies，簡稱DRT）的時代。2016年，一種稱作“體外配子”（In Vitro Gametogenesis，簡稱IVG）的新技術出現了，并且由日本九州大學的分子生物學教授林克彥（Katsuhiko Hayashi）成功在小白鼠身上進行了試驗。她在實驗室中用小白鼠的皮膚細胞成功地培育出了能夠產生后代的雄性、雌性卵細胞，以及相應的許多胚胎。不久的未來，醫(yī)生僅需要一名女性的幾個細胞和男性的幾個細胞就可以制造出許多合意的胚胎。然后，這些父母將被告知每一個胚胎的特征并挑選他們最喜歡的胚胎。想象一下，一個計算機程序能夠讓父母觀察100個不同的胚胎：父母將能夠看到每個胚胎在5歲、10歲、15歲、20歲、80歲時的模擬樣子。父母可以模擬每個胚胎的一生，并決定他們要哪個胚胎。這一天已經不再遙遠。2013年，一個名為Connor的“優(yōu)化設計嬰兒”出生了，他的父母在牛津大學Dagan Wells實驗室內從七個胚胎中選擇了他。
第4篇：人工智能時代的培訓范文
關鍵詞：人工智能 情感 約束
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03
1引言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產生，經過長期發(fā)展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設計等。隨著科學技術的不斷發(fā)展，現在的人工智能已經不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。
在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創(chuàng)造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發(fā)生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。
本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結。
2人工情感發(fā)展情況概述
隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎，結合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。
目前人工情感在很多領域得到了應用和發(fā)展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業(yè)領域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發(fā)展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發(fā)兒童的想象力及創(chuàng)造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態(tài)情感識別手段來識別病人的情感狀態(tài)，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫(yī)生提供關于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內基梅隆大學發(fā)明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。
盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。
3對人工智能的情感約束
正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術更好的發(fā)展，使智能與情感恰到好處的結合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。
3.1根據級別賦予情感
可以根據人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變?，F在是科學技術飛速發(fā)展的時代，不能排除這個量變導致質變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設想。因此，在現階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。
根據維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環(huán)境和自我優(yōu)化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當的賦予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。
3.2根據角色賦予情感
同樣也可以根據人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發(fā)揮人機合作的最大優(yōu)勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發(fā)展，目前的這個時代是人工智能發(fā)展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作?；蜃鳛楣ぞ?、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色?？傊?，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態(tài)，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。
舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發(fā)了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規(guī)則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊谖覀冑x予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。
3.3對賦予人進行約束
對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。
縱觀人工智能技術發(fā)展史，我們可以發(fā)現很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統出現故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。
另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領域，或者人工智能技術落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人的手中。
因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發(fā)生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。
3.4制定相應的規(guī)章制度來管理人工智能情感的發(fā)展
目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規(guī)范人工智能的發(fā)展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現了一種在道德憂思的基礎上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創(chuàng)性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。
那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規(guī)來規(guī)范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術的發(fā)展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規(guī)章制度來規(guī)范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。
4結束語
人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發(fā)展技術和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發(fā)展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發(fā)展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。
參考文獻：
[1] 趙玉鵬，劉則淵.情感、機器、認知――斯洛曼的人工智能哲學思想探析[J].自然辯證法通訊，2009，31（2）：94-99.
[2] 王國江，王志良，楊國亮，等.人工情感研究綜述[J].計算機應用研究，2006，23（11）：7-11.
[3] 祝宇虹，魏金海，毛俊鑫.人工情感研究綜述[J].江南大學學報（自然科學版），2012，11（04）：497-504.
[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.
[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.
[6] 張顯峰，程宇婕.情感機器人：技術與倫理的雙重困境[N].科技日報，2009-4-21（005）.
[7] 張曉麗.跟機器人談倫理道德為時尚早[N].遼寧日報，2011-11-04（007）.
[8] Peter Norvig.人工智能：機器會“思考”[J].IT經理世界，2012（Z1）：331-332.
[9] McCarthy J.Ascribing Mental Qualities to Machines1A2. In Ringle M，editor，Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence1C2，Humanities Press Atlantic Highlands，NJ，1979：161-195.
第5篇：人工智能時代的培訓范文
【關鍵詞】電子商務，智能化，計算技術革命
計算機從1946年發(fā)明至今，經歷了電子管時代，晶體管時代集成電路時代，超大規(guī)模集成電路時代，發(fā)展至今，各個領域都用到了計算機，不管什么用途，都是以人類的需求作為前提出現的計算機應用，現今科學技術的的高度發(fā)展，人們對計算機的要求也越來越高了。下面是未來計算技術發(fā)展的五大趨勢。
1.非接觸式的計算機界面
當第一臺計算機問世時，它的體積大得占據了整個房間，重量達到幾十噸重，使用它的人需要經過專門培訓。后來，電腦來進入了千家萬戶，一個十幾歲的少年在幾天之內就可以熟練地操作它們。
現在，電腦正在逐漸消失。由于人機非接觸式界的出現，電腦正在融入了物聯網，融入我們的日常生活環(huán)境。
我們早已經告別了磁盤，現在已經進入了軟件即服務的時代，不久的將來我們也將進入硬件即服務的時代。
過去人們操作電腦是需要我們用手來操作的，不管是鍵盤、鼠標，還是觸摸屏，我們已經習慣了這樣的操作方式，這就是為什么采用非接觸式人機界面是一種新革命。今后的計算機的發(fā)展就越來越脫離了計算機的硬件界面的接觸，從微軟的Kinect到蘋果公司的Siri，再到谷歌眼鏡，我們開始期待在未來可以用完全不同的方式操縱電腦。簡單的模式識別技術已經開始運用，多虧加速循環(huán)規(guī)則（Law of Accelerating Returns）的存在，我們大致已經可以預期，在未來幾年乃至更長的時間里，非接觸式人機交互將變得非常普遍和重要，曾經在美國大片里能夠看到的都將一一融入我們的生活。
2原創(chuàng)內容
計算機技術已經變得更加家庭化、移動化，及社交性。未來的計算機戰(zhàn)場將轉移到人們的家里。例如： 亞馬遜、微軟、谷歌、蘋果公司以及各家有線電視都爭相地推出新環(huán)境下的消費電子娛樂產品，以期占據市場的主導地位。
一種新興的戰(zhàn)略是開發(fā)原創(chuàng)節(jié)目，以吸引特定的用戶群。Netflix公司最近推出的首部原創(chuàng)劇集《紙牌屋》（House of Cards）就取得了成功，還有就是亞馬遜和微軟很快宣布不久也推出它們的原創(chuàng)節(jié)目。
3.多人在線
在過去的十多年中，大型多人在線游戲，如《魔獸世界》風靡一時。與傳統的電腦游戲不同，多人在線游戲不是單純地與計算機比賽，而是與其他許多人在線比賽。這種游戲非常適合電腦玩家的口味。
現如今，多人在線已經不止于聊天和游戲。美國在線教育網站可以提供成千上萬的學習視頻，任何年齡階段的孩子都可以在線學習各種學科的課程，應用技術已經達到日臻成熟。
4.物聯網
物聯網是一個基于互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象實現互聯互通的網絡。它具有普通對象設備化、自治終端互聯化和普適服務智能化3個重要特征。
物聯網（Web of Things）的發(fā)展代表了整個社會信息化的發(fā)展方向。就通信產業(yè)來說，長期的發(fā)展目標是 實現人與人之間無縫溝通。這個目標發(fā)展到現在，已經基本實現了。那么今后向什么方向發(fā)展？2009 年開始，以“物聯網”、“智慧地球”為代表的信息化概念在全球范圍內出現，為通信產業(yè)未來的發(fā)展指明了方向。 在全球金融大環(huán)境下，物聯網的本質是行業(yè)信息化，各國政府大力推動物聯網發(fā)展的動力在于尋找新的經濟增長點和創(chuàng)造就業(yè)。 在這樣的大背景下，在全球范圍內，運營商成為了物聯網的重要推動者。構造了全世界范圍內的競爭環(huán)境，是今后流行的趨勢，它的出現意味著和我們生活相關的任何物體都變成一個計算機終端。我們住的房子、開的汽車，甚至在大街上的物體都將能夠與我們的智能手機實現無縫連接。
在未來幾年里，推動這一趨勢是兩種互補的技術：超低功率芯片和近場通信（NFC）。超低功率芯片可以從周圍環(huán)境中獲得能量，近場通訊可以讓互相靠近的設備進行雙向的數據通信，它將能夠讓計算機終端變得無處不在。
物聯網的某些應用，如移動支付和IBM的智慧地球（Smarter Planet）計劃，在短短的幾年將普及開來。
5.人工智能計算機
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
人工智能計算機，國外很早就開始研發(fā)，并取得了驚人的成績，IBM、谷歌和微軟等公司都在為將自然語言處理與大數據系統在云中結合起來而努力。這些大數據系統將比我們最好的朋友更了解我們，它們不但包含人類的所有知識，而且將與整個物聯網相連接。IBM的超級電腦沃森（Watson）就是這方面的第一個成果，其售價高達3百萬美元，但這個價格在十年內將下降到約3萬美元，屆時大多數機構都能夠用上它。
參考文獻：
[1]《物聯網導論》作者：劉云浩 科學出版社
第6篇：人工智能時代的培訓范文
關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂
云計算、大數據、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現代化，促進教育的創(chuàng)新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創(chuàng)建網絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。
1傳統教學的缺陷
⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業(yè)將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養(yǎng)其全面綜合的計算機素質。還有的專業(yè)沒有將這門課給專業(yè)的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經過系統專業(yè)訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節(jié)一些高校的現狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優(yōu)中選優(yōu)，而是基于利益的考慮，優(yōu)先選擇自己院系編寫的教材。其教材內容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養(yǎng)學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續(xù)其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發(fā)現學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環(huán)節(jié)。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經過系統的考量。甚至有的考試系統不夠穩(wěn)定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。
2新人工智能環(huán)境下對計算機基礎課程改革的具體方案
2012年開始，在隨著卷積神經網絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發(fā)期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統等領域的發(fā)展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經興起。人工智能的教學產品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發(fā)的教學機器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云計算、物聯網、大數據、VR、區(qū)塊鏈等新興技術的增強型數字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業(yè)的學生后續(xù)的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業(yè)的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優(yōu)化教學內容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據，也是學生獲得系統性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優(yōu)中擇優(yōu)，必要的時候可以根據自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優(yōu)質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優(yōu)化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現有的過時內容進行更新，例如操作系統以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區(qū)塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統教學模式現代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯網、大數據等技術和蓬勃發(fā)展的情形下，應當改變傳統的課堂教學形式，充分利用現代化信息技術，將傳統課堂教學和網絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業(yè)學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業(yè)設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網絡教學系統，通過傳感器及網絡數據，搜集學生的學習行為數據，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養(yǎng)其思辨能力。研討內容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網絡智慧教學綜合平臺系統。該系統主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業(yè)管理、考試管理、BBS系統、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統采用C/S模式，系統的服務器選用Linux服務器，同時開發(fā)基于PC機的和手機端的客戶端系統，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內容中的難點以及當前學生的難點內容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續(xù)智能分析模塊中對學生的學習態(tài)度和學習行為進行智能分析。在線作業(yè)評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統為學生作業(yè)（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經驗數據，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業(yè)管理模塊等搜集到的學習行為數據進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續(xù)對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業(yè)完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態(tài)度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩(wěn)定、安全、功能強大的子系統，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規(guī)范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。
3結束語
第7篇：人工智能時代的培訓范文
人工智能是具有類人智能甚至超越人類智能的機器，是對人類智能活動的替代、解放和強化。這種智能可以是計算，也可能是思維、意識、情感等。目前，人工智能已經應用在無人駕駛、人臉識別、定理證明、智能控制、博弈、語言識別等眾多領域。
比如，美國政府2016年10月份就制定了一個野心勃勃的目標：在30年內把美國的交通事故死亡人數降為零。2015年美國的交通事故死亡人數增長7.2%，死亡人數為35092人。美國國家高速公路交通安全管理局（簡稱“NHTSA”）表示，人為因素在交通事故中占比達94%，無人駕駛可以完全消除這項因素。
眾多學者和企業(yè)更是將其視為重新激活世界經濟的主要引擎之一。不過，在這之前還有很多技術、法律乃至倫理問題需要解決。
無人駕駛瓶頸
美國當地時間9月23日，谷歌無人車在山景市與一輛商務貨車撞在一起，這可能是谷歌汽車遭遇的最嚴重車禍。谷歌汽車的右側車門被撞出大面積的凹陷，車窗遭到一定程度的損壞。車禍沒有造成人員傷亡，氣囊已經彈開。這起事故是貨車司機的失誤造成。2016年2月14日，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發(fā)生輕微碰擦的事故，這是谷歌首次表示無人駕駛汽車應當“承擔部分責任”，地點同樣位于加州山景市。
特斯拉公司生產的S型電動轎車則已出現數例自動駕駛模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯鄲市就曾發(fā)生特斯拉自動駕駛致人死亡事故，這應是全球首例。另有業(yè)內資深人士透露，特斯拉自動駕駛出現的事故其實多數未被報道。
這些事故都不斷引發(fā)外界對自動駕駛技術是否足夠成熟的質疑。
根據美國加州2012年通過的相關法案，允許無人駕駛汽車上路測試，但需要合法駕車人坐在駕駛座位上，在緊急情況時操縱汽車。特斯拉汽車的操作手冊也提醒駕駛者，即便在自動駕駛中，也需要把手一直放在方向盤上。但現實中，駕駛員往往喜歡冒險和刺激。
至于技術成熟后的大規(guī)模商用，NHTSA表示，沒有方向盤和油門的無人駕駛汽車在美國市場銷售之前，相關法規(guī)必須做大的調整。
在中國，無人駕駛汽車同樣面臨法律障礙，問題主要集中在牌照和事故責任認定兩方面。
無人駕駛汽車一旦在測試或商用時發(fā)生事故，就面臨責任劃分、理賠等問題。無人駕駛系統、司機、對方的責任如何劃定？由于無人駕駛汽車是由多家企業(yè)集合研制，這些企業(yè)的責任又將如何劃分？如果無人駕駛和有人駕駛可以切換，責任又將如何劃定？
“應當盡快對事故后保險公司的理賠、無人駕駛技術平臺與保險公司對于硬件、軟件供應商的責任追償開展立法工作。只有健全理賠體系時，才能夠消除無人駕駛技術的測試與研發(fā)過程中各方的后顧之憂，切實推動技術的進步與發(fā)展?！敝袊ù髮W傳播法研究中心副主任朱巍向《鳳凰周刊》表示。
中國科學院大學公管學院副教授劉朝表示，由于無人駕駛汽車仍在測試階段，技術路線等都不確定，國家層面法律的修訂和出臺應慎重，自下而上的政策法規(guī)嘗試和探索不失為一條穩(wěn)妥而高效的路徑。另外，在此過程別需要可靠的傳播媒體和真正中立的社會組織發(fā)揮積極的作用。
人工智能引發(fā)失業(yè)潮？
2016年1月，IBM公司開發(fā)的Jill Watson分析系統開始幫助美國佐治亞理工大學的畢業(yè)生解決畢業(yè)論文中遇到的各種問題。Watson在回復電子郵件和論壇發(fā)帖時，語氣隨意，與正常人無異，而且會使用很多口語，能在幾分鐘之內準確地回應問題。
在五個月的試驗中，沒有學生發(fā)現他們的助教是機器人。
類似的人工智能技術已經被應用在法律服務、醫(yī)療助理、金融分析等多個領域，與此相應，部分崗位正在被這些智能機器所替代，從藍領到律師，從醫(yī)生到華爾街分析師。
人工智能技術最有價值的應用可能是金融業(yè)。在金融領域，每提升1%的收益就能獲得巨大的財富。畢馬威在近期一份報告中預測，到2030年銀行及其服務可能“消失”，類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。傳統銀行的多數部門或將消失，而專業(yè)的服務則將獲得更大發(fā)展。
一些評論家預測，人工智能會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業(yè)機會。即便這部分工人能夠找到新工作，也常常是低附加值的，且工作穩(wěn)定性更低。從這個角度講，人工智能不僅可能增加社會不公，更會帶來永久性的失業(yè)以及貧窮。
諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨就認為，勞動市場正因為技術變化而發(fā)生重要轉變，要保護勞動力，就必須對人工智能和自動化系統相關的監(jiān)管和其他政策變化保持高度重視。
真格基金創(chuàng)始人徐小平近年投資了多個人工智能項目。在他看來，人工智能對人類的影響和沖擊將是全方位的。
“有人說，在美國除了卡車司機和銷售員，其他工作都在被替代。不幸的是，卡車司機也在被替代。高中學歷的美國卡車司機年薪7萬美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多數是沒上過大學的白人，他們在全球化和高科技面前成為失意者?！毙煨∑礁嬖V《鳳凰周刊》。
新近涉足人工智能的雅瑞資本聯合創(chuàng)始人張瑞君相對樂觀，她告訴本刊，目前投資的項目其實主要是代替人們所不愿從事的低端機械化工作，使人們騰出手來，去做更高端、更有創(chuàng)造性的工作，這是一個逐漸的過程。“而且人工智能產業(yè)本身也正在吸納眾多高回報的創(chuàng)業(yè)與從業(yè)者?！?/p>
三角獸科技聯合創(chuàng)始人馬宇馳就正忙于招聘多位工程師。2016年2月，他與曾效力百度度秘、微軟小冰的王卓然、亓超合伙創(chuàng)業(yè)，目標是打造一套智能聊天對話系統。其產品主要針對物聯W設備，讓機器聽懂人說話，并作出反饋。其公司目前已獲得兩輪共3000萬元融資，產品已經應用在錘子T3手機、Rokid機器人等。
馬宇馳向本刊介紹，根據行業(yè)預測，2020年全球物聯網設備數量將達240億部，智能終端設備將達到340億部，產業(yè)和就業(yè)空間巨大?！叭绾慰焖偬嵘齽趧诱叩募寄埽@需要社會、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作為培訓勞動者的工具?！毙煨∑秸f。
沖擊人類生存與倫理
2016年3月，谷歌公司創(chuàng)造的人工智能程序阿爾法狗以4：1戰(zhàn)勝世界圍棋高手李世石，這引發(fā)了全球對人工智能的再度關注和廣泛思考。有評論說，從現在起，如何管控人工智能，應該成為一個嚴肅課題。
人工智能的失控乃至危及人類并非遙不可及。美軍無人機在阿富汗等中東地區(qū)已經多次誤傷平民。
科技界的一些知名人士正呼吁禁止“殺手機器人”，他們警告稱，越過這一界限將啟動一場新的全球軍備競賽。盡管“機器人士兵”仍限于設想，但伴隨人工智能快速發(fā)展，軍隊可能在未來20年內部署這類機器人。事實上，包括中國在內的各大國都在加緊研發(fā)水、陸、空無人作戰(zhàn)平臺。
根據摩爾定律，計算機的運算能力每兩年就翻一倍，假以時日，尤其人工智能具備強大的自進化能力后，其威力可能超出人類想象。也許它將能讓人類永生，同樣可能的是地球上所有生命的終結。
物理學家史蒂芬?霍金是憂慮派。“人工智能的強力崛起，可能是人類歷史上最好的事情，也可能是最糟糕的。”霍金在一次演講中說，“將來，人工智能可能會發(fā)展出來它自己的意志，一個與人類相沖突的意志。”
當然，機器人也可能并不與人類沖突，而是發(fā)展出人類的意識與情感。這同樣會遭遇棘手的法律和倫理問題。
阿姆斯特丹自由大學羅伯特?哈文教授就指出，應該研究是否需要明確機器人的法律主體地位，并思考從民法、公法、隱私法、知識產權法等維度構建機器人法律框架。就像從嬰兒到成人，伴隨機器人的進化，它將被不斷賦予更多的人權與責任。
第8篇：人工智能時代的培訓范文
背景回顧
凱文?凱利（Kevin Kelly），《連線》（Wired）雜志創(chuàng)始主編，科技商業(yè)預言家，被人們親切地稱為“KK”。早在1994年，KK在《失控》一書中對未來科技發(fā)展的闡述就引發(fā)了巨大轟動；2010年，《失控》中文版的引進再一次在中國互聯網界和科技媒體中掀起熱潮，“KK中國行”活動也在此基礎上得以成型。之后，KK的觀點幾乎成為了互聯網發(fā)展的“風向標”。
今年，KK攜其最新力作《必然》再度出山。該書預言了未來三十年的人類科技發(fā)展趨勢，《羅輯思維》主講人羅振宇專門微信直播解讀了書中觀點，吸引了全網上百萬人的關注?！皠P文?凱利”這一名字的熱度空前。
《必然》通過十二個詞呈現出科技最新的趨勢軌跡――形成（Becoming）、知化（Cognifying）、流動（Flowing）、屏讀（Screening）、使用（Accessing）、共享（Sharing）、過濾（Filtering）、重混（Remixing）、互動（Interacting）、追蹤（Tracking）、提問（Questioning）以及開始（Begining）。KK在書中強調，雖然對每個動詞的論述都獨立成章，但它們并非獨自運作，而是高度疊加的力量，彼此依存，相互促進。例如，分享既促進流動又有賴于流動；認知需要追蹤；屏讀和互動不可分離。
帶著最新的論述觀點，KK今年應邀來中國做了多次演講，從人工智能談到虛擬現實，從創(chuàng)新談到未來科技發(fā)展的十二大趨勢，引發(fā)了各界的關注。無論是《失控》還是《必然》，其所闡釋的核心觀點都使企業(yè)中的管理者受到了深刻的啟發(fā)。
張瑞敏曾在海爾年終大會上引用了KK《失控》中的名言――“均衡即死亡”。過去，傳統時代的企業(yè)追求均衡，部門之間要平衡；而在互聯網時代，外部變化很快，內部如果均衡且靜止，只會被時代淘汰。要解決這個問題，需要打造一個動態(tài)的生態(tài)圈，時刻關注并應對最新趨勢，企業(yè)方可生生不息。
解讀
與人工智能并肩作戰(zhàn)
今年九月的一次演講中，凱文?凱利（KK）作出預言：“未來人類可以借用人工智能的力量擊敗機器人。我們將會和機器人并肩作戰(zhàn)，而不是相互斗爭。真正強有力的是人類和人工智能的結合而產生的更強大的力量?！痹?016年的諸多分享中，“人工智能”（AI）是KK提到最多的關鍵詞之一。
展望未來，我們可以大致看到“人工智能時代”的企業(yè)管理職能的變化：
?戰(zhàn)略管理：在快速變化的VUCA商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃周期大幅度縮短，可能從之前的3年一個周期，變成以1年、1個季度為周期，應變、適應與創(chuàng)造成為主旋律。人工智能的敏捷（agility）響應有助于戰(zhàn)略的快速調整，在不斷的適應中構筑和延續(xù)企業(yè)的競爭優(yōu)勢。
?產品創(chuàng)新：一方面是產品生命周期大幅縮短；二是產品創(chuàng)新的全球化，利用全球人才和技術進行產品創(chuàng)新，例如海爾的產品創(chuàng)新；三是個性化產品設計與制造。
?市場營銷：基于網絡和大數據的個性化、精準營銷將成為主流，AI將發(fā)揮重要作用。
?人力資源：經理人員都需要精通互聯網和大數據的基本應用，以及創(chuàng)造性工作，就像今天大家普遍使用“微信公眾號”等社交媒體進行營銷、招聘、培訓等等，IT基本功和創(chuàng)意能力成為工作的基礎能力，靈活應變地適應外部和內部的變化。
?領導力：領導者一方面要善于把長遠目標和近期目標進行平衡，二是激勵和留住以自驅力為主的“創(chuàng)意員工”，以及外部的兼職“創(chuàng)意員工”。
?運營管理：外包和虛擬合作成為主流，強強聯合是生產運營的重要方式。
虛擬現實奇境漫游記
受到《連線》雜志的委托，KK從2015年底到2016年初，歷時五個月走訪了美國幾乎所有從事虛擬現實的企業(yè)，試戴了幾乎所有的虛擬現實設備，體驗了幾乎所有虛擬現實應用。在此體驗基礎上，他撰寫了2.5萬字的報告――《第九區(qū)：漫游虛擬現實奇境》。KK認為：“能夠提供共享虛擬體驗的系統將成為有史以來最大的企業(yè)。只有少數幾家公司能成為虛擬現實網絡的主宰者。在這些虛擬現實的贏家面前，今天的巨頭企業(yè)從任何尺度看都只能算得上一個孩童?！?/p>
虛擬現實是人機互動的一種體現，順應了“互動”這一趨勢。KK在一次演講中表示，就像現在所說的信息數據、知識是一種商品，未來虛擬現實的體驗也會成為一種有分享價值、可以買賣的商品，這也將帶來新的商業(yè)模式。同時，虛擬現實或許將重新定義“社交媒體”。社交媒體不再只是大家動態(tài)、上傳照片并分享的平臺。基于虛擬現實帶來的新平臺，地球上所有人由一個巨大的互聯網機器聯系在一起，共同合作去生產一些東西，這就是KK所認為的“真正的社交媒體”。
另外，沉浸在虛擬現實中的體驗感可以為人們做一個科學的試驗展示，人們通過觸覺去感知，調動全身來學習，這將極大地提升學習成效。
創(chuàng)新往往發(fā)生在行業(yè)之外
如果不去主動創(chuàng)新，將來你的企業(yè)將被創(chuàng)新顛覆。KK從各大企業(yè)發(fā)展歷程中發(fā)現一個共同的規(guī)律――行業(yè)的龍頭老大對小企業(yè)發(fā)展往往不以為然，因為覺得這不是值得他們去重視的創(chuàng)新。事實上，創(chuàng)新往往發(fā)生在行業(yè)之外，尤其是質量低、風險高、利潤率低、市場小，而且未經驗證的領域。
顛覆性技術剛剛誕生的時候，技術并不盡如人意，甚至沒有達到用戶的滿意線最低值。但當這個顛覆性技術達到了用戶滿意的質量水平時，就會有一個猛增的趨勢。這時候，老牌的成熟企業(yè)才開始看到這些顛覆性的技術，但已經太晚了。
面對這種威脅，KK認為企業(yè)應該選擇一條逆境式的途徑，選擇顛覆自身，從而達到更高峰，并找到更大的機遇。
第9篇：人工智能時代的培訓范文
數字潮流引發(fā)工作模式改變
該書由來自政策網絡智庫與英國蘇塞克斯大學等機構的研究人員共同編著。他們認為，信息技術的計算能力、存儲能力、連通性以及軟件應用的發(fā)展速度日益加快，影響著就業(yè)與商業(yè)發(fā)展，并為勞動法規(guī)的制定帶來了挑戰(zhàn)，無論企業(yè)、政府還是個人都在努力地追趕這一潮流。
世界經濟論壇創(chuàng)始人施瓦布曾提出，第四次工業(yè)革命對經濟和社會的影響不再局限于某一特定領域，而是將物理、數字與生物技術有機地結合在一起，包含大數據、算法管理、3D打印、量子計算、智能機器人、人工智能、物聯網、納米技術等多種形式。數字平臺的傳播創(chuàng)造出一系列新的工作崗位或商業(yè)機會，人們希望此類轉型能夠推動經濟增長、提高生產力水平、打造更具包容性的社會融合新前景。
在談到勞動力失業(yè)與人工智能對就業(yè)產生的影響時，布勒哲爾研究員喬治斯·彼得羅普洛斯（Georgios Petropoulos）認為，那些需要常規(guī)體力勞動與認知技能的中等水平工作崗位是最易被取代的。在此前的工業(yè)革命中，當常規(guī)性體力勞動被取代時，會產生新的非常規(guī)性勞動。然而當今時代變化飛快，情況與以往已截然不同。彼得羅普洛斯重點從機器學習與性能提高層面進行分析，認為這是一種“深度神經網絡發(fā)展”的結果，其靈感來自于人類的大腦。他表示政策制定者需制定機器與人工智能系統運行的規(guī)則，這需要各利益相關方以及專家的集體協商，同時還涉及對責任、安全、隱私領域進行監(jiān)管的討論。
據英國華威大學榮譽教授科林·克勞奇（Colin Crouch）預測，一些“非雇員”（non-employees）勞動者的增長，將使不完善的法律與社會保護政策面臨挑戰(zhàn)。目前勞動法在新興經濟領域存在的爭議，體現了當下勞動關系的重塑。比如，如何在法庭上定義雇員、勞動者、承包商等。受數字技術、監(jiān)管體系以及管理控制的影響，諸如優(yōu)步等公司的“非雇員”勞動者在工作中的自主性大大降低，這些變化都在推動對勞動關系的重新定義。
用行動代替焦慮
荷蘭馬斯特里赫特大學國際經濟關系教授羅克·蘇特（Luc Soete）表示，如今自動化發(fā)展給就業(yè)帶來的潛在變化，加重了民眾的焦慮情緒。從早期研究結果來看，美國民眾的焦慮感似乎比歐洲民眾更深。媒體的宣傳與互聯網的作用進一步加深了這種情緒，隨之變化的還有民粹主義與保護主義的態(tài)度。雖然民眾的焦慮情緒發(fā)作跟前幾次工業(yè)革命相似，但也有不同的特點，首先在于對以知識為基礎的虛擬經濟的投資增多，其次在于人們進入數字經濟的門檻大大降低。
歐洲進步研究基金會主席瑪利亞·羅德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工業(yè)革命可能是人類歷史上首次經濟增長、技術進步與落后的生活水平、就業(yè)狀況產生沖突，導致了較大的社會動蕩。隨著時展，技術進步及經濟增長已不再需要與社會變革產生必然聯系，因此各國政府的治理目標應該是，確保工業(yè)與社會的轉型能夠為社會流動，以及個人發(fā)展提供良好的機遇，而非成為民眾憂慮與社會動蕩的源頭。
