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[中圖分類號] R743.3 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] C [文章編號] 1673-7210（2013）08（b）-0144-03
近年來隨著人口老齡化，腦卒中的發(fā)病率及致殘率逐年上升[1]。急性腦梗死患者治療后50%～70%會遺留不同程度的各種后遺癥，其中抑郁和焦慮癥狀是其中較常見，不僅可影響患者神經(jīng)、運(yùn)動功能及日常生活能力恢復(fù)，而且加重患者認(rèn)知功能障礙，影響患者生活質(zhì)量和預(yù)后，因此，對腦卒中伴有抑郁和焦慮患者予以心理干預(yù)顯得十分重要[2-3]。本研究觀察了綜合性心理干預(yù)對腦卒中伴抑郁和焦慮患者神經(jīng)和認(rèn)知功能的影響，現(xiàn)報道如下：
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇2011年7月～2012年6月在浙江省臺州市第二人民醫(yī)院、浙江省臺州市恩澤醫(yī)療中心（集團(tuán)）內(nèi)科住院治療腦卒中伴抑郁和焦慮患者80例。納入標(biāo)準(zhǔn)：①均符合第4屆中華醫(yī)學(xué)會腦血管病會議制定的有關(guān)腦血管病診斷指南標(biāo)準(zhǔn)[3]；②符合CCMD-3器質(zhì)性抑郁和焦慮發(fā)作的診斷標(biāo)準(zhǔn)[4]；③并經(jīng)臨床、頭顱CT/MRI等檢查確診。排除標(biāo)準(zhǔn)：①伴有意識障礙、失語和失認(rèn)的患者；②雙向情感障礙抑郁相患者；③以往有神經(jīng)、精神病史患者。采用隨機(jī)數(shù)字表將患者分為觀察組和對照組，每組各40例。觀察組中男22例，女18例；年齡41～87歲，平均（71.9±7.6）歲；受教育年限0～15年，平均（5.7±1.9）年；病程13～42 d，平均（30.5±7.1）d；腦卒中類型：腦梗死33例，腦出血7例。對照組中男24例，女16例；年齡40～86歲，平均（71.2±7.3）歲；受教育年限0～16年，平均（5.6±1.7）年；病程11～45 d，平均（29.8±7.3）d；腦卒中類型：腦梗死31例，腦出血9例。兩組患者的性別構(gòu)成、年齡分布、病程時間、受教育年限和腦卒中類型等比較均無明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P > 0.05），具有可比性。本研究方案經(jīng)浙江省臺州市第二人民醫(yī)院、浙江省臺州市恩澤醫(yī)療中心（集團(tuán)）倫理委員會批準(zhǔn)通過，兩組患者入組前均知情同意，并簽署知情同意書。
1.2 治療方法
兩組患者常規(guī)予以控制顱內(nèi)壓、血壓和血糖、營養(yǎng)腦細(xì)胞及改善腦循環(huán)等治療，觀察組在此基礎(chǔ)上予以綜合性心理干預(yù)治療，兩組療效均為4周。綜合性心理干預(yù)的具體內(nèi)容包括：①心理護(hù)理：耐心傾聽患者的不適主訴，關(guān)心和同情患者取得其信任，掌握患者的心理狀態(tài)，予以積極有效的心理護(hù)理及心理疏導(dǎo)，消除患者的抑郁和焦慮癥狀，提高患者治療的信心；②認(rèn)知干預(yù)：向患者及家屬介紹腦卒中及伴隨抑郁及焦慮的相關(guān)知識，采用認(rèn)知重建的方法，改變患者以往錯誤的認(rèn)識，建立主動認(rèn)知模式，使患者認(rèn)識到心理因素在腦卒中患者康復(fù)治療中的重要性；③康復(fù)干預(yù)：根據(jù)腦卒中患者病程的不同階段及患者神經(jīng)、肢體肌力和認(rèn)知功能障礙的測定，采用針對性的早期康復(fù)訓(xùn)練及認(rèn)知干預(yù)措施，改善患者的功能性表達(dá)和交流現(xiàn)狀，逐漸恢復(fù)患者的神經(jīng)、肢體運(yùn)動及日?；顒幽芰?。觀察并比較兩組患者治療前后心理狀態(tài)、神經(jīng)、運(yùn)動和認(rèn)知功能的變化。
1.3 觀察指標(biāo)
1.3.1 心理狀態(tài)的評定[5] 采用漢密爾頓抑郁量表（HAMD）和漢密爾頓焦慮量表（HAMA）分別評定患者的抑郁和焦慮癥狀。
1.3.2 神經(jīng)和運(yùn)動的評定[6] 采用腦卒中神經(jīng)功能缺損評分表（CNS）和簡化Fugl-Meyer運(yùn)動評分（FMA）分別評定患者神經(jīng)和運(yùn)動功能。
1.3.3 認(rèn)知功能的評定[7] 采用簡明精神狀態(tài)量表（MMSE）評定患者的認(rèn)知功能，其中顯著改善：MMSE評分較前增加≥4分；改善：MMSE評分較前增加1～3分；無效：MMSE評分較前無明顯變化或減少。除無效外均認(rèn)為改善。
1.4 統(tǒng)計學(xué)方法
采用統(tǒng)計軟件SPSS 17.0對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計量資料數(shù)據(jù)以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，采用t檢驗。計數(shù)資料以率表示，采用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
2 結(jié)果
2.1 兩組患者治療前后心理狀態(tài)的變化
兩組患者治療前HAMD和HAMA評分比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者HAMD和HAMA評分均有明顯下降（對照組治療前后，t = 2.23、2.31，P < 0.05；觀察組治療前后，t = 3.02、3.26，P < 0.01），且觀察組下降值較對照組更明顯（t = 2.29、2.33，P < 0.05）。見表1。
2.2 兩組患者治療前后神經(jīng)和運(yùn)動功能的變化
兩組患者治療前CNS評分和FMA評分比較無明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者CNS評分均有明顯下降，F(xiàn)MA評分均有明顯上升（對照組治療前后，t = 2.21、2.29，P < 0.05；觀察組治療前后，t =3 .41、2.91，P < 0.01），且觀察組下降或上升值較對照組更明顯（t = 2.39、2.21，P < 0.05）。見表2。
2.3 兩組患者治療后認(rèn)知功能改善情況比較
治療4周后，觀察組患者認(rèn)知功能總改善率明顯優(yōu)于對照組（χ2=7.41，P < 0.01）。見表3。
3 討論
腦卒中是老年患者的常見疾病，不僅可引起患者生理上殘疾，而且可使患者心理受到極大創(chuàng)傷，常導(dǎo)致心理失調(diào)[8]。腦卒中伴抑郁、焦慮障礙的發(fā)病率達(dá)15%～35%，嚴(yán)重影響了患者的工作及生活，不利于患者神經(jīng)、運(yùn)動及認(rèn)知功能的恢復(fù)，增加了患者的致殘率和死亡率，給患者及家屬帶來精神及經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[9]。目前研究已證實腦卒中伴抑郁、焦慮障礙是生理、心理和社會等因素共同作用的結(jié)果，其中心理因素在其中起關(guān)鍵作用。因此，對腦卒中伴抑郁、焦慮患者予以心理干預(yù)顯得尤為重要[10-11]。
近年來國內(nèi)外對腦卒中伴抑郁、焦慮患者認(rèn)識功能障礙的心理干預(yù)治療進(jìn)行了深入廣泛的研究，并取得了較好的療效[12-13]。田永梅等[14]研究發(fā)現(xiàn)對腦卒中后焦慮與抑郁障礙患者進(jìn)行心理護(hù)理，可有效緩解患者焦慮、抑郁情緒，改善患者的神經(jīng)、認(rèn)知和社會活動功能，提高患者的生活質(zhì)量和預(yù)后。趙惠寧等[15]研究發(fā)現(xiàn)腦梗死恢復(fù)期患者進(jìn)行康復(fù)治療能明顯改善患者的生活質(zhì)量，有效抑制患者的焦慮、抑郁等不良情緒。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)治療4周后，觀察組HAMD和HAMA評分下降值較對照組更明顯；觀察組CNS評分下降或FMA評分上升值較對照組更明顯；觀察組患者認(rèn)知功能改善總有效率明顯優(yōu)于對照組。表明綜合性心理干預(yù)能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態(tài)，增強(qiáng)患者康復(fù)的信心，有利于患者神經(jīng)和肢體運(yùn)動功能的盡早恢復(fù)，促進(jìn)患者認(rèn)知功能障礙的有效恢復(fù)，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質(zhì)量與預(yù)后。
綜上所述，綜合性心理干預(yù)能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態(tài)，增強(qiáng)患者康復(fù)的信心，有利于患者神經(jīng)和肢體運(yùn)動功能的盡早恢復(fù)，促進(jìn)患者認(rèn)知功能障礙的有效恢復(fù)，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質(zhì)量與預(yù)后，具有臨床推廣價值。
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隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G及人工智能等信息技術(shù)的發(fā)展，為了應(yīng)對中國產(chǎn)業(yè)變革及新一輪的科技革命，適應(yīng)“中國制造2025”國家戰(zhàn)略需要及產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應(yīng)運(yùn)而生[1]。信息技術(shù)發(fā)展催生出了人工智能相關(guān)的專業(yè)，國內(nèi)高校紛紛設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。近年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展引領(lǐng)著人類社會正逐漸走進(jìn)智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，高等教育的價值也將進(jìn)一步提高[2]。因此，各高校應(yīng)盡快建立與新工科相一致的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，并深入研究我國人工智能的人才培養(yǎng)體系、課程設(shè)置、實驗平臺及成果轉(zhuǎn)化等方法，改革傳統(tǒng)人工智能的教育教學(xué)方法，形成有新工科特色的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)工程教育方法。由于傳統(tǒng)的專業(yè)是按學(xué)科劃分的，因此，目前的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系以理論為主，強(qiáng)調(diào)學(xué)科知識的系統(tǒng)性和完備性[3]。人工智能導(dǎo)論作為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導(dǎo)性”的課程。但是，目前人工智能導(dǎo)論的課程設(shè)置上主要存在課程內(nèi)容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強(qiáng)、教學(xué)模式老舊及實踐教學(xué)與企業(yè)需求不適應(yīng)等問題。尤其是人工智能導(dǎo)論課程，缺乏實踐教學(xué)將會降低學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發(fā)展的新機(jī)遇，進(jìn)行面向新工科的人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式探索具有重要的現(xiàn)實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學(xué)科交叉知識。人工智能導(dǎo)論是一個多個學(xué)科交叉而成的一門課程。人工智能導(dǎo)論主要包括知識系統(tǒng)、智能搜索技術(shù)、腦科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、專家系統(tǒng)、智能計算及分布式智能等內(nèi)容[4]。因此，一個合格人工智能專業(yè)人才需要具備多學(xué)科知識。1.2具備多領(lǐng)域應(yīng)用能力。人工智能導(dǎo)論的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，基本包含工業(yè)、農(nóng)業(yè)及社會生活的各個行業(yè)（如工業(yè)生產(chǎn)、通信、醫(yī)療、金融、社會治安、交通領(lǐng)域及服務(wù)業(yè)等）[5]。人工智能導(dǎo)論課程要求學(xué)生在學(xué)好理論前提下也應(yīng)該掌握各行業(yè)的相關(guān)知識，只有這樣才能提高人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。1.3具備人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神。目前，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展成為了我國現(xiàn)階段發(fā)展的重要力量，人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎[5]。在大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的號角下，人工智能技術(shù)作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過程中的一個大趨勢。因此，當(dāng)今新形勢下培養(yǎng)具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神的人工智能專業(yè)人才對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展及大學(xué)畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養(yǎng)。人的內(nèi)在品質(zhì)就是人文素養(yǎng)，人文科學(xué)的知識水平和研究能力是人文素養(yǎng)的重要組成部分，人文素養(yǎng)是人文科學(xué)體現(xiàn)出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災(zāi)難，關(guān)鍵是使用者的思想道德和人文素養(yǎng)。因此，培養(yǎng)具有人文精神的人工智能專業(yè)人才具有重要的意義。
2人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)現(xiàn)狀
目前，許多高校已經(jīng)認(rèn)識到傳統(tǒng)的人工智能導(dǎo)論課程已經(jīng)不能適應(yīng)社會和學(xué)生發(fā)展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學(xué)科力量薄弱情況下進(jìn)行人工智能導(dǎo)論的實踐教學(xué)。目前人工智能導(dǎo)論的課程設(shè)置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內(nèi)容陳舊。近年來，隨著云計算、大數(shù)據(jù)、5G等信息技術(shù)的快速發(fā)展，也帶動人工智能技術(shù)發(fā)展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術(shù)前沿，傳授學(xué)生的知識也要緊跟人工智能的發(fā)展。目前，雖然也出現(xiàn)了不少新的人工智能導(dǎo)論教材，但在課堂上能夠教學(xué)的新內(nèi)容仍然不多，教材內(nèi)容仍然集中在傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)（如問題求解、知識表示、歸結(jié)原理及經(jīng)典推理等技術(shù)）上。⑵研究生課程內(nèi)容重疊。研究生的人工智能導(dǎo)論課程應(yīng)作為本科生課程的一個延續(xù)，但部分高校對研究生人工智能導(dǎo)論課程的教學(xué)重視不夠。很多本科生已經(jīng)學(xué)過的內(nèi)容在研究生階段又進(jìn)行了重復(fù)。因此，在新工科背景下培養(yǎng)高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強(qiáng)新工科人才實踐能力的培養(yǎng)，選擇合理的人工智能導(dǎo)論課程，改革研究生階段人工智能導(dǎo)論的教學(xué)理念和教學(xué)模式。⑶實踐課程不足。實踐教學(xué)是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數(shù)院校的人工智能導(dǎo)論課程理論與實踐聯(lián)系不夠緊密，對學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)不夠，只知道理論，而不進(jìn)行實際的實踐應(yīng)用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數(shù)地方高校的人工智能實驗室建設(shè)投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學(xué)生對人工智能新技術(shù)的接觸不夠。⑷人工智能導(dǎo)論教材理論性過強(qiáng)。目前，現(xiàn)有的人工智能導(dǎo)論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內(nèi)容。在課程教學(xué)過程中學(xué)生經(jīng)常會感覺索然無味，當(dāng)實踐課程開設(shè)不足時，這種情況會非常明顯。學(xué)生會漸漸的對人工智能導(dǎo)論課程失去興趣和熱情，最終會導(dǎo)致課程的教學(xué)質(zhì)量和效果下降，不能達(dá)到新工科人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的預(yù)期。⑸教學(xué)模式老舊。人工智能導(dǎo)論是多學(xué)科交叉的課程，課程內(nèi)容理論性強(qiáng)、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數(shù)地方高校仍然采用過去的課堂教學(xué)模式（即“教師講、學(xué)生聽”的教學(xué)模式），這種單向灌輸?shù)慕虒W(xué)方式以教師為主，學(xué)生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學(xué)校這種重視理論不重視實踐的教學(xué)模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)社會需求脫節(jié)。
3人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)初探
3.1人工智能導(dǎo)論課程實踐平臺建設(shè)。為了提高學(xué)生對實踐教學(xué)的興趣，南陽師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院在人工智能導(dǎo)論授課過程中廣泛應(yīng)用多種計算機(jī)實驗教學(xué)平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺，希冀一體化人工智能實踐教學(xué)平臺及大數(shù)據(jù)綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學(xué)過程中方便的使用這些平臺進(jìn)行授課，學(xué)生也可以在課堂中跟隨老師完成相關(guān)實驗，并能夠在課下進(jìn)行相關(guān)實驗練習(xí)及提交作業(yè)。3.2人工智能導(dǎo)論課程實驗內(nèi)容優(yōu)化。在人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)過程中，以學(xué)生興趣為導(dǎo)向，開展相關(guān)應(yīng)用課程實驗，南陽師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院對人工智能導(dǎo)論實驗課程內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后的主要實驗課程包括搜索優(yōu)化算法實現(xiàn)、智能計算實現(xiàn)、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機(jī)器學(xué)習(xí)實驗及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗。最后，通過期末課程設(shè)計進(jìn)一步提高學(xué)生解決實際問題及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的能力。3.3人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式改革。⑴校企合作為使人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)不與企業(yè)脫節(jié)，校企合作是關(guān)鍵。應(yīng)積極派遣教師進(jìn)企業(yè)進(jìn)修，了解企業(yè)需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數(shù)碼及江蘇傳智播客公司等進(jìn)修培訓(xùn)。同時已經(jīng)在固定時間邀請相關(guān)企業(yè)講師到學(xué)校進(jìn)行人工智能方面的項目教學(xué)。建立起了具有地方區(qū)域特色的師資隊伍及校企協(xié)調(diào)的實踐教學(xué)模式，從而避免人工智能導(dǎo)論課程實踐與企業(yè)實際脫節(jié)。⑵“雙導(dǎo)師”負(fù)責(zé)制人工智能導(dǎo)論實踐課程實行“雙導(dǎo)師”制，邀請企業(yè)中實踐經(jīng)驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導(dǎo)團(tuán)隊，改革教學(xué)策略及教學(xué)方法，以項目為牽引，將人工智能導(dǎo)論實踐課程作為第二課堂學(xué)分。還要積極制定人工智能相關(guān)的科技作品競賽的獎勵機(jī)制，積極引導(dǎo)學(xué)生參加各種人工智能相關(guān)的比賽，從而進(jìn)一步提高學(xué)生在創(chuàng)新實踐方面的能力。⑶采用案例教學(xué)法以案例導(dǎo)入進(jìn)行教學(xué)，提高學(xué)生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機(jī)大賽人工智能創(chuàng)意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導(dǎo)論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發(fā)軟件進(jìn)行算法代碼的編寫，引導(dǎo)學(xué)生采用Python語言調(diào)用第三方接口庫進(jìn)行算法的實現(xiàn)。最后，讓學(xué)生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發(fā)完善算法或進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)。
4結(jié)束語
在新工科背景下，人工智能導(dǎo)論作為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)核心課程，人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)注重提高學(xué)生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結(jié)合近年來了解到的企業(yè)需求和上課的實際，對人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式進(jìn)行初探，具體如下：①校企合作，構(gòu)建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優(yōu)化實踐的內(nèi)容；③校企“雙導(dǎo)師”制，采用案例教學(xué)，從而進(jìn)一步提高學(xué)生在創(chuàng)新實踐方面的能力。
參考文獻(xiàn):
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一、引言
人工智能的不斷發(fā)展與拓展促進(jìn)了我國各個領(lǐng)域的發(fā)展，同時對各個行業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊，很多需要人工機(jī)械作業(yè)的領(lǐng)域?qū)褂脵C(jī)器人，造成大量人員的失業(yè)。面對如此現(xiàn)狀，今后我們高中生如何做好職業(yè)生涯規(guī)劃成為當(dāng)務(wù)之急，只有深刻把握社會發(fā)展趨勢，加強(qiáng)學(xué)習(xí)方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰(zhàn)、抓住機(jī)遇、趨利避害，做好職業(yè)選擇和規(guī)劃，更好地適應(yīng)今后的社會發(fā)展。
二、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢
（一）人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。目前，人工智能技術(shù)在美國、歐洲和日本呈現(xiàn)飛速發(fā)展趨勢。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)在各個行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，其中比較典型應(yīng)用主要包括符號計算、模式識別、機(jī)器翻譯、機(jī)器學(xué)習(xí)、問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術(shù)以及專家系統(tǒng)等，這些在計算機(jī)領(lǐng)域、化學(xué)領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以及礦物勘測領(lǐng)域等得到廣泛應(yīng)用，并取得較好效果。
（二）人工智能的發(fā)展趨勢
技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會綜合模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感等進(jìn)行全方位發(fā)展。隨著全球化趨勢的不斷增強(qiáng)，今后人工智能會向著全球國際標(biāo)準(zhǔn)的方向發(fā)展。人工智能技術(shù)不斷地在就業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用及發(fā)展，因此高中階段就對自己的職業(yè)生涯有著規(guī)劃是未來發(fā)展的必然趨勢，并且美國、加拿大等先進(jìn)國家早早的就把高中生職業(yè)規(guī)劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業(yè)規(guī)劃教育課程的高中畢業(yè)生，甚至大學(xué)畢業(yè)生對自己的規(guī)劃都有著明確的方向，我國目前某些地區(qū)高中階段已經(jīng)安排了職業(yè)規(guī)劃類型的課程，相信不久高中生職業(yè)規(guī)劃的課程也會出現(xiàn)在更多地區(qū)的校園。
（三）人工智能發(fā)展對就業(yè)的影響
隨著機(jī)器眼下正在取代的首當(dāng)其沖的是那些簡單機(jī)械操作的勞動者，比如說我國工廠里的初級工人正在面臨自動化的威脅。還有美國福特公司，不僅大量裁減藍(lán)領(lǐng)工人，而且還要把工廠搬到別的州或國家去，那里稅收更低、政策環(huán)境更寬松、工會更友善的，在這些地方使用機(jī)器人不僅可以提高作業(yè)效率和質(zhì)量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業(yè)創(chuàng)造更多的效益。
隨著人工智能的快速發(fā)展，人工智能對各個領(lǐng)域的就業(yè)產(chǎn)生了重大影響，我國也在往這個方向發(fā)展，對于IT行業(yè)，今后會大量使用機(jī)器人進(jìn)行工作，制造業(yè)也在逐漸增加使用機(jī)器人。技術(shù)的進(jìn)步，使得個人的生產(chǎn)效率得到了巨大的提升。雖然就短期而言，機(jī)器是不會一下子取代大多數(shù)人，但我們必須未雨綢繆、防患于未然。有一些機(jī)械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如流水線工、司機(jī)、配藥師等，機(jī)器比人還擅長，這些領(lǐng)域?qū)蕴罅康墓と?，?dǎo)致很多人員失業(yè)。而很多工作需要人搭配機(jī)器做才最高效，這些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和機(jī)器協(xié)作的過程中，機(jī)器一定會不斷智能優(yōu)化的，在單一專業(yè)的工作內(nèi)容中，機(jī)器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業(yè)。對于人際溝通事務(wù)，由于需要人與人之間的交流，還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。
對于我們高中生而言，勤動腦，勤動手，不斷創(chuàng)新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學(xué)習(xí)知識，還要培養(yǎng)創(chuàng)新能力和實踐能力，以應(yīng)對迎接人工智能的挑戰(zhàn)。
（四）高中生應(yīng)該怎樣規(guī)劃職業(yè)生涯
面對人工智能的快速發(fā)展，今后我們高中生應(yīng)當(dāng)趨利避害，努力做好職業(yè)生涯規(guī)劃，實現(xiàn)自我價值的增值，具體來說應(yīng)當(dāng)從以下幾個方面入手：
1.增強(qiáng)職業(yè)規(guī)劃的意識
高中生要根據(jù)自身的主觀因素以及外界的環(huán)境因素，分析、歸納、選擇自己的職業(yè)發(fā)展方向，并且制定相應(yīng)的學(xué)習(xí)、培養(yǎng)計劃，采取必要行動去實現(xiàn)目標(biāo)。這種確定人生方向的規(guī)劃問題應(yīng)該在高中階段每一個學(xué)生都應(yīng)該對自己有著清醒的認(rèn)識，并且得到自身的重視，對選考科目的選擇及大學(xué)志愿的填報就不會盲目、無頭緒，在高中階段有了明確的目標(biāo)會使自己的學(xué)習(xí)方向更加準(zhǔn)確，學(xué)習(xí)積極性更加強(qiáng)勁，同時在就業(yè)選擇上也可以盡量地少走彎路。
2.選擇高水平的職業(yè)指導(dǎo)教師
高中生實現(xiàn)從學(xué)校到社會或者更高層學(xué)校的過程中職業(yè)規(guī)劃具有重要的導(dǎo)向作用，因此在高中階段一個好的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)教師對學(xué)生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強(qiáng)調(diào)任職職業(yè)資格的嚴(yán)格性；其次就是指導(dǎo)教師要善于啟發(fā)式指導(dǎo)學(xué)生，增強(qiáng)學(xué)生的獨(dú)立思考能力，在教師的幫助下充分認(rèn)識自己的天賦、特長、興趣、能力、心理等方，發(fā)現(xiàn)和挖掘自己多方面的潛能，學(xué)會正確利用各方面條件充分發(fā)展。同時，要注意避免指導(dǎo)教師的思想左右了我們的思想，只有準(zhǔn)確的認(rèn)識自己，才能促使我們帶著自己的職業(yè)規(guī)劃繼續(xù)努力進(jìn)步。
3.自己的高中生涯規(guī)劃
高中的三年，對一個高中生的人生有著重要的意義，因此高中階段可以進(jìn)行分階段的自我管理培養(yǎng)。高一階段：剛進(jìn)入學(xué)校，通過學(xué)習(xí)了解學(xué)科特點，利用學(xué)校、教師、網(wǎng)絡(luò)、社會了解就業(yè)動向，自我優(yōu)勢結(jié)合人才需求，明確選考科目，初步制定職業(yè)發(fā)展意向。高二階段：正確處理選考科目學(xué)習(xí)與學(xué)考科目學(xué)習(xí)的關(guān)系，既突出專業(yè)知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數(shù)學(xué)英語必考科目學(xué)習(xí)與選修科目深化拓展的關(guān)系，既要提高高考成績又要深化拓展專業(yè)素養(yǎng)；既要強(qiáng)化高考復(fù)習(xí)又要重視面試培訓(xùn)，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準(zhǔn)備。因為近年來重點大學(xué)通過高考統(tǒng)一招生錄取的名額正在減少，而自主招生或“三位一體”的名額大量增加，有志于就讀名牌大學(xué)的學(xué)生要注意這方面的情況。同時高中生要根據(jù)自己的理想多去了解高校情況，多去了專業(yè)設(shè)置的情況，為報考適合自己的學(xué)校及專業(yè)做好信息準(zhǔn)備。
4.積極參加選修課程，為今后的職業(yè)生涯做好基礎(chǔ)
按照教育部有關(guān)規(guī)定，高中學(xué)校要開設(shè)選修課程。我們可以根據(jù)自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進(jìn)行學(xué)習(xí)，這不僅可以及早的發(fā)現(xiàn)我們的喜好和特長，為我們的職業(yè)生涯做規(guī)劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎(chǔ)知識的培養(yǎng)也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業(yè)生涯奠定堅實的基礎(chǔ)。
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關(guān)鍵詞：信息化 人工智能 網(wǎng)絡(luò) 計算機(jī)技術(shù)
1、計算機(jī)等級考試智能系統(tǒng)的優(yōu)化
計算機(jī)等級考試的教育模式強(qiáng)調(diào)學(xué)生不但要有理論能力，還要有操作能力。以往的輔導(dǎo)教學(xué)主要靠書本，和老師講題來實現(xiàn)，缺乏系統(tǒng)的能力評估和改進(jìn)體系，不能對個人的學(xué)習(xí)狀況有適時的分析及評價，所以我們需要及時調(diào)整培訓(xùn)方案。為順利實施人工智能的計算機(jī)等級考試輔助系統(tǒng)的教育模式，需建立一種學(xué)生能夠自己學(xué)習(xí)，自主練習(xí)，自主評分的專家系統(tǒng)，將不同的能力評價要求納入其中，并提供一種方法對學(xué)生的做題情況進(jìn)行解析，給出采分點，并在數(shù)據(jù)庫中給出答案庫，使學(xué)生知道自已錯在哪里，并對學(xué)習(xí)情況有及時的分析與指導(dǎo)。
在大學(xué)的計算機(jī)等級考試輔助教學(xué)中應(yīng)用人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，開發(fā)輔助教學(xué)專家系統(tǒng)，對教學(xué)改革中面臨的師資不足、教學(xué)模式單一等問題，實現(xiàn)教學(xué)資源共享，有效提高教學(xué)質(zhì)量、減輕教師負(fù)擔(dān)，加強(qiáng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力，提高學(xué)習(xí)效率，從而提高計算機(jī)等級考試的應(yīng)試能力。
2、計算機(jī)輔助教學(xué)的現(xiàn)狀
就目前計算機(jī)輔助教學(xué)的發(fā)展來看，主要分為兩類，一類偏重于學(xué)生學(xué)習(xí)，主要由各類CAI課件、專業(yè)輔助教學(xué)軟件組成；另一類偏重于對學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行評估，主要由各類考試系統(tǒng)組成。本系統(tǒng)結(jié)合這兩個方面，將教學(xué)評估和自主學(xué)習(xí)相結(jié)合，加強(qiáng)教師和學(xué)生之間的聯(lián)系和互動，更好的實現(xiàn)輔助教學(xué)的目的。
現(xiàn)在國內(nèi)外有很多智能化的基于網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)輔助系統(tǒng)，但是智能化程度都不高，相對于掌握每個學(xué)生的學(xué)習(xí)情況來說，教師的一個很大任務(wù)是要了解一個群體學(xué)生的知識掌握情況而不單單是一個學(xué)生。本系統(tǒng)運(yùn)用規(guī)則式專家系統(tǒng)，能對老師指定的某個群體，比如幾個班、一個學(xué)院等的所有學(xué)生進(jìn)行測試，從而使本系統(tǒng)能更好的為教學(xué)服務(wù)。
綜上所述，通過對當(dāng)前研究現(xiàn)狀的分析來看，應(yīng)用人工智能技術(shù)、計算機(jī)等級考試輔導(dǎo)的智能化教學(xué)專家系統(tǒng)研究還不多見。
3、智能輔助教學(xué)的系統(tǒng)架構(gòu)
本系統(tǒng)以適應(yīng)大學(xué)計算機(jī)國家等級二級考試的輔導(dǎo)教學(xué)，加強(qiáng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力為特色，運(yùn)用專家系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)，研究構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的計算機(jī)等級考試的輔助教學(xué)專家系統(tǒng)，為學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和探索學(xué)習(xí)提供了有效平臺，成為計算機(jī)等級考試教學(xué)中的強(qiáng)大助手。
（1）自主學(xué)習(xí)模塊。自主學(xué)習(xí)模塊主要實現(xiàn)四大功能：在線練習(xí)、診斷練習(xí)、知識點強(qiáng)化練習(xí)、提高練習(xí)。學(xué)生自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要用戶對象是學(xué)生，學(xué)生登錄系統(tǒng)后，選擇練習(xí)模式進(jìn)行練習(xí)或測試。在測試過程中可以進(jìn)行自我診斷，通過學(xué)習(xí)模塊中的適當(dāng)?shù)囊曨l演示，使學(xué)生在沒有老師的指導(dǎo)上，仍能正確練習(xí)，學(xué)會操作，并且能看到自己的得分情況。根據(jù)單次練習(xí)提供個性化的界面，根據(jù)歷史練習(xí)結(jié)果提供學(xué)習(xí)方案，發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性，最大程度激發(fā)學(xué)生記憶潛能，提高學(xué)習(xí)效率，提高通過率。同時，學(xué)習(xí)模塊會將診斷結(jié)果傳送到專家系統(tǒng)模塊，進(jìn)行智能分析。（2）專家系統(tǒng)模塊。專家系統(tǒng)模塊主要實現(xiàn)三大功能：智能分析、試題庫維護(hù)、知識庫維護(hù)。系統(tǒng)將學(xué)生練習(xí)或結(jié)果傳送給專家系統(tǒng)模塊，由專家系統(tǒng)模塊進(jìn)行智能分析?？梢愿爬閮煞矫妫皇侵R點定量分析，二是學(xué)生定量分析。知識點定量分析是指教師在上傳答案后，針對某個知識點來診斷某些學(xué)生的知識點掌握情況。學(xué)生定量分析時，對學(xué)生的選取和考題的選取同時決定了分析結(jié)果。智能分析結(jié)果后專家系統(tǒng)一方面可以反饋給輔導(dǎo)教師，輔導(dǎo)教師在實際的教學(xué)當(dāng)中對掌握不好的知識點進(jìn)行加強(qiáng)指導(dǎo)與練習(xí)；同時智能分析結(jié)果將加入知識庫，并反作用于試題庫的維護(hù)，使知識點強(qiáng)化練習(xí)、提高聯(lián)系等功能的選題更有針對性，從而更有效的提高學(xué)生的知識水平和操作能力。
4、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的重大作用
中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）29-0151-02
在當(dāng)前的社會當(dāng)中，人工智能是一項應(yīng)用前景十分廣闊的技術(shù)，在社會各個領(lǐng)域中，都得到了極為廣泛的應(yīng)用。在人們的日常娛樂、工作、生活當(dāng)中，人工智能發(fā)揮了很大的作用，例如專家系統(tǒng)、智能電器等。智能化科技的出現(xiàn)和應(yīng)用，使得人們的生活得到了極大的豐富。同時，人工智能的出現(xiàn)，還為我國科技領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)步提供了良好的方向，尤其是在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，更是得到了極大的發(fā)展和應(yīng)用。
1 人工智能技術(shù)的概念
人工智能指的是對計算機(jī)進(jìn)行應(yīng)用，以此模仿人類的智能行為和思維過程，從而形成的一門綜合性學(xué)科。在人工智能當(dāng)中，涉及了哲學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等。通過人工智能，對人類的聽覺、感覺、視覺、觸覺、思維等進(jìn)行模擬，從而實現(xiàn)人工智能化的機(jī)器，幫助人們解決生活和工作中的問題，從而確保人們的安全、提高人們的效率。作為一種新型的智能技術(shù)，人工智能目前的發(fā)展速度很快[1]。利用計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的編程，模擬人們的工作和生活環(huán)境，從而完成智能化、自動化的系統(tǒng)操作。在產(chǎn)生和應(yīng)用人工智能的過程中，涉及很多其他的學(xué)科，其中，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)十分重要，對人工智能的發(fā)展方向有著很大的影響。
從某一種意義上來說，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，也是以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的。從簡單的詞義解釋、數(shù)據(jù)運(yùn)算，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑藱C(jī)操作，體現(xiàn)出了人工智能的核心地位。在對不確定信息進(jìn)行處理的過程中，人工智能具有很大的優(yōu)勢，它能夠?qū)ο到y(tǒng)局部的整體和局部資源狀態(tài)進(jìn)行詳細(xì)的理解，并且對提取的信息進(jìn)行及時處理，將相關(guān)信息提供給用戶。此外，在人工智能當(dāng)中，協(xié)作能力也比較強(qiáng)，通過有效的整合資源，在不同用戶之間，能夠交換信息和資源。在人工智能中，連接了網(wǎng)絡(luò)管理，從而使網(wǎng)絡(luò)管理環(huán)境得到優(yōu)化，從而實現(xiàn)降低成本、提升效率等作用。
2 人工智能技術(shù)的優(yōu)勢
在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，具有實時性、瞬變性、高速性、動態(tài)性等特點，因此，應(yīng)當(dāng)不斷提高管理技術(shù)的靈活性和多樣性，從而更好地確保計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、安全性和高效性。而人工智能技術(shù)具有很多方面的優(yōu)勢，因而能夠在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮重要的作用。特別是在對不可知性、不確定性等問題中，人工智能具有較強(qiáng)的處理能力。
人工智能技術(shù)，例如模糊邏輯等，對于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，無需進(jìn)行詳細(xì)的描述，因此，可以將模糊邏輯引入到智能化網(wǎng)絡(luò)管理中，從而使網(wǎng)絡(luò)管理具備模糊信息處理能力[2]。這樣，能夠更加良好的控制和管理這些不可知性、不確定性信息，提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的效率。協(xié)作能力也是人工智能技術(shù)中的一個重要優(yōu)勢，隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，在網(wǎng)絡(luò)管理中，逐漸發(fā)生了層次化的轉(zhuǎn)變。上層管理者功過輪詢的方式監(jiān)測中層管理者，而中層管理者也通過同樣的形式監(jiān)測下層人員，因而帶來了協(xié)作的問題。人工智能中，多的協(xié)作分布思維，能夠更好的協(xié)作各個層次之間的管理。
人工智能的推理、解釋、學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，能夠?qū)Φ蛯有畔⑦M(jìn)行解釋和學(xué)習(xí)，從而對高層概念和信息進(jìn)行推理。對于推理的得出的高層概念和信息，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制和網(wǎng)絡(luò)管理。對于非線性問題，人工智能能夠進(jìn)行良好的處理，通過對人類智能的模擬，從而解決這些問題。此外，在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，不會占用很大的計算機(jī)資源。在人工智能當(dāng)中，模糊控制法等算法的運(yùn)算速度十分迅速，能夠一次性搜索得到最優(yōu)解，從而提高了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的處理技術(shù)。
3 人工智能技術(shù)的應(yīng)用
1）網(wǎng)絡(luò)安全管理
在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)當(dāng)中，人工智能具有很多方面的應(yīng)用，尤其是在網(wǎng)絡(luò)安全管理當(dāng)中，應(yīng)用更為廣泛。對于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全管理來說，入侵檢測具有重要的意義，對于網(wǎng)絡(luò)安全來說有著十分重要的影響。在防火墻技術(shù)當(dāng)中，入侵檢測也是作為核心的部分[3]。通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠更好地發(fā)揮出入侵檢測功能的作用，從而提高系統(tǒng)資源的保密性、可用性、安全性、完整性。在入侵檢測技術(shù)的應(yīng)用當(dāng)中，主要是通過分類處理數(shù)據(jù)和篩選采集數(shù)據(jù)，形成最終的報告，并且將網(wǎng)絡(luò)信息的安全狀態(tài)向用戶進(jìn)行實時反饋。在當(dāng)前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊識別系統(tǒng)、專家系統(tǒng)當(dāng)中，基于人工智能的入侵檢測應(yīng)用最為廣泛。
基于人工智能對傳統(tǒng)的防火墻進(jìn)行改造，形成了智能化防火墻系統(tǒng)。相比于其他的防御系統(tǒng)，智能防火墻應(yīng)用了很多智能識別技術(shù)，例如統(tǒng)計、決策、概率、記憶等方法來處理和識別數(shù)據(jù)，從而在計算機(jī)的運(yùn)行當(dāng)中，匹配檢查所占用的資源更小，避免對網(wǎng)絡(luò)有害行為的發(fā)現(xiàn)效率降低。這樣，能夠?qū)τ泻π畔⑦M(jìn)行更加有效的限制和攔截[4]。相比于傳統(tǒng)的防御軟件，智能防火墻的效率和作用都要更為良好，能夠解決傳統(tǒng)防御軟件帶來的拒絕服務(wù)共計的問題，對于病毒的入侵和傳播，發(fā)揮了良好的抑制作用。
此外，智能型反垃圾郵件系統(tǒng)也是人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的另一大應(yīng)用。通過這種方式，能夠有效的屏蔽垃圾郵件，不會對客戶信息安全造成影響。通過有效的監(jiān)測用戶郵件，開啟式的掃描郵箱當(dāng)中的垃圾郵件。同時，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒用戶及早進(jìn)行處理，從而更好地確保郵箱系統(tǒng)的整體安全性。
2）網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評價
電信技術(shù)、人工智能等方面的發(fā)展，推動了網(wǎng)絡(luò)管理的智能化轉(zhuǎn)變，除了在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用之外，人工智能當(dāng)中的問題求解技術(shù)、專家知識庫等也得到了充分的應(yīng)用，從而實現(xiàn)了良好的綜合性網(wǎng)絡(luò)管理。在網(wǎng)絡(luò)管理當(dāng)中，由于網(wǎng)絡(luò)的瞬變性、動態(tài)性等特點，產(chǎn)生了很大的工作難題。因此，在現(xiàn)代化的網(wǎng)絡(luò)管理當(dāng)中，也逐漸朝著智能化的方形發(fā)展?；谌斯ぶ悄?，產(chǎn)生了專家級決策和支持方法，在信息系統(tǒng)管理當(dāng)中，應(yīng)用十分廣泛[5]。在計算機(jī)程序當(dāng)中，專家系統(tǒng)具有較高的智能性，在某一個領(lǐng)域當(dāng)中，積累了大量專家的經(jīng)驗和知識，基于此進(jìn)行歸納和總結(jié)，從而形成了資源錄入相關(guān)系統(tǒng)。通過這種方式，在某個領(lǐng)域當(dāng)中，匯集了大量專家的經(jīng)驗，從而對該領(lǐng)域當(dāng)中的相關(guān)問題進(jìn)行處理。因此，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評價當(dāng)中，運(yùn)用人工智能，綜合大量專家的知識和經(jīng)驗，建立相應(yīng)的專家系統(tǒng)，從而在遇到相關(guān)問題的時候，能夠調(diào)用其中的知識，更好地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評價工作。
4 結(jié)論
人工智能是當(dāng)前一項十分先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，這一技術(shù)的產(chǎn)生和應(yīng)用，極大地改變了人們的娛樂、工作和生活方式。而隨著人工智能的不斷發(fā)展和完善，其在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用需求越來越多，因而實際應(yīng)用也將越來越廣泛。運(yùn)用人工智能，能夠在網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)評價等方面發(fā)揮重要作用，從而推動計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的更大進(jìn)步。
參考文獻(xiàn)：
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無所不能的機(jī)器人？
在新領(lǐng)軍者村中有一排無所不能的機(jī)器人，在題為行動中的機(jī)器人展示區(qū)，記者看到了能夠適應(yīng)各種人類生活場景的機(jī)器人，包括協(xié)助老年人以及殘障人士的機(jī)器人隊友Ballbots、能夠進(jìn)行語言分析，滿足人類情感交流需求的機(jī)器人伴侶以及各種生產(chǎn)機(jī)器人。
在論壇上，各國專家學(xué)者描繪了一幅更大的機(jī)器人應(yīng)用場景。除了生活起居，從法庭判決、醫(yī)療診斷到上戰(zhàn)場打仗，機(jī)器人都可以代替人類?！皺C(jī)器人比人更像人類?！币晃辉O(shè)計者說道。
但是，這是否意味著機(jī)器人在未來將全方面替代人類呢?在論壇現(xiàn)場，《科學(xué)美國人》雜志主編MarietteDiChristina做了一個有趣的實驗，讓現(xiàn)場的觀眾舉手表決，在哪些場景愿意使用機(jī)器人，哪些場景愿意使用人類。最后結(jié)果顯示在需要精確性的領(lǐng)域如醫(yī)療手術(shù)上，大部分的人愿意使用機(jī)器人，而在法律領(lǐng)域，人們則更傾向使用一位人類法官。對于上戰(zhàn)場打仗，幾乎全場觀眾都認(rèn)為應(yīng)該使用機(jī)器人替代人類。
歸結(jié)原因是因為一般人認(rèn)為機(jī)器人更為精確，而人類相對來說比較感性。這也印證在機(jī)器人的發(fā)展上，目前工業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用機(jī)器人代替人類在完成流水線組裝工作。而在家居照料方面雖然有很多研究但一直未得到普及。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授TomMitchell認(rèn)為，人類能否大面積運(yùn)用機(jī)器人主要需克服的是信任問題，即能否信任機(jī)器人幫助人類進(jìn)行診斷、完成照料。
這種信任將很快建立起來，根據(jù)MarketsandMarkets公司的報告，預(yù)計全球服務(wù)型機(jī)器人市場規(guī)模在2017年將達(dá)到461.8億美元，行業(yè)空間巨大。在未來的4年里，醫(yī)療機(jī)器會以每年19%的速度增長，2016年全球市場規(guī)模估計會增長到119億美元。
除了服務(wù)性行業(yè)，隨著無人駕駛技術(shù)的日漸成熟，交通運(yùn)輸業(yè)也很有可能會被人工智能所取代。
解放生產(chǎn)力激發(fā)創(chuàng)新潛能
而人工智能日漸成熟的同時，也催生了一系列問題。未來人工智能是否會完全替代人類，而如果完全替代人類，那么如何解決失業(yè)率等社會問題?
屆時，人類或許會在更擅長的領(lǐng)域得到發(fā)展。哥倫比亞大學(xué)研究員AndrewMcLaughlin表示現(xiàn)在還有許多尚未探索和有待開發(fā)的領(lǐng)域，這些領(lǐng)域需要人類的創(chuàng)造力，機(jī)器人取代人類進(jìn)行日常生產(chǎn)，大部分人就可以把更多的精力投放到創(chuàng)新性的領(lǐng)域研究上?！拔覍τ谌斯ぶ悄苋〈祟悾瑳]有這么悲觀。”他笑著說道。
同時，這也能激發(fā)更深入的學(xué)習(xí)研究。TomMitchell說道：“我們一生當(dāng)中可能做很多工作，教育流程也將要跟隨改變，不是用四年去學(xué)一個課程而可能是花費(fèi)40年或者更長時間去學(xué)習(xí)。”
傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)從地域上來說可以簡單的分為中國傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)以及西方傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)。中國傳統(tǒng)繪畫多講究神韻，躍然紙上的色彩和線條都頗具象征性，畫家所呈現(xiàn)出的往往是一種意境。傳統(tǒng)的西方繪畫在文藝復(fù)興時期達(dá)到了鼎盛的狀態(tài)，從畫面結(jié)構(gòu)來說比中國傳統(tǒng)繪畫更注重科學(xué)與現(xiàn)實的結(jié)合。透視，幾何，材料等概念的靈活運(yùn)用使畫作在畫家筆下達(dá)到了一種均衡的美。無論是中西哪種繪畫都需要借用筆，刀等工具，通過墨，顏料等繪畫材料，在紙，木板，織物等平面工具上，通過構(gòu)圖、造型和顏色等表現(xiàn)手法，創(chuàng)造出可視的形象。
人工智能（Artificial Intelligence AI）是一門技術(shù)科學(xué)，主要研究用機(jī)器模仿人類的思維、感知等智能活動，用理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)使機(jī)器能夠代替人類做復(fù)雜的智力勞動。
傳統(tǒng)繪畫與人工智能作為人類智慧活動的兩個方向有著各自不同的特性，但隨著科學(xué)技術(shù)的大力發(fā)展，藝術(shù)家與科學(xué)家在各自不同的領(lǐng)域越來越意識到兩者的共同性。人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)繪畫上的應(yīng)用，把科學(xué)技術(shù)與傳統(tǒng)繪畫有機(jī)地結(jié)合在了一起，為創(chuàng)造和傳播傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)提供了先進(jìn)的方式，大數(shù)據(jù)的支持，為傳統(tǒng)繪畫領(lǐng)域帶來了新變革。
一、人工智能下傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)作
早期用來表現(xiàn)傳統(tǒng)繪畫的新媒體方式多采用了數(shù)字化復(fù)刻繪畫，或者通過動漫、電影、攝影等方式來表F。融入人工智能技術(shù)后，傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)就范圍來說仍然屬于新媒體藝術(shù)的一個組成部分，但卻呈現(xiàn)出了多樣的變化。
自1973年始，Harold Cohen（畫家，San Diego加州大學(xué)教授）所編譯的電腦程序“AARON”就開始了自動繪畫的過程。
2013年，電腦程序“The Painting Fool”，在巴黎舉辦了展覽會，新聞媒體競相報道，其中部分作品花了多年時間創(chuàng)作。從形式上來說這就是一場傳統(tǒng)意義上的藝術(shù)作品展。
年初Google旗下的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究小組通過算法教會計算機(jī)自主創(chuàng)作繪畫的能力。Google稱其為Deep Dream。本次繪畫作品展引來了大批對科技與現(xiàn)代藝術(shù)感興趣的觀眾。最終，由人工智能創(chuàng)作的繪畫被一位專業(yè)的拍賣商拍下，最高單幅的價格甚至達(dá)到了八千美元。在Deep Dream的創(chuàng)作中主體內(nèi)容包括了各種天馬行空的海景，漩渦；風(fēng)格奇幻的城堡以及各種擁有三頭六臂的動物。從風(fēng)格上看接近法國的后期印象派，有輪廓但不具體，有繽紛的色彩，但卻不是客觀物體原來的色彩，然而整幅畫面的躍動感卻似乎能表達(dá)出作者的主觀情感。
此外，受眾們可以利用公開的代碼，編譯出屬于自己的Deep Dream圖像，藝術(shù)家的靈感有時來源于對某一物體的想象。Deep Dream正是從這個方面折射出了人類的創(chuàng)造力和想象力。
人工智能創(chuàng)作傳統(tǒng)繪畫不得不提到兩個概念，即深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2006年，杰弗里?希爾頓等人提出了深度學(xué)習(xí)的概念。深度學(xué)習(xí)是人工智能學(xué)科下的一個分支，通過編譯教導(dǎo)計算機(jī)進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以此來解決深層優(yōu)化的問題。深度學(xué)習(xí)概念是目前人工智能像人腦一樣處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵算法。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。（百度百科）
Deep Dream中的畫作即是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作，也就是用軟件模擬大腦神經(jīng)元處理信息的方式。軟件先要接受大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過分析數(shù)百萬個大數(shù)據(jù)后才能識別圖像中的物體。在Deep Dream創(chuàng)作繪畫的過程中，程序先向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入一張圖片，然后由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我調(diào)整，軟件之前已經(jīng)有了數(shù)據(jù)庫，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要從中尋找出與數(shù)據(jù)庫中物體相似的地方再進(jìn)行編譯，于是一幅人工智能畫作就完成了。
二、人工智能下的傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)傳播的文化價值
人工智能創(chuàng)作的繪畫在傳播時呈現(xiàn)了兩級分化的局面，一方面有人高價收購人工智能繪畫，而另一方面，有人卻對這樣的迷幻風(fēng)格難以接受。暫不論人工智能繪畫的畫作質(zhì)量，在文化價值上，人工智能繪畫是否能算是創(chuàng)作并且富有感染力嗎？
繪畫創(chuàng)作就其動機(jī)來說存在多種類別，有的是有感于情境而創(chuàng)作，作者將情感上的匯集融入繪畫作品；有的是為特定目的而創(chuàng)作，比如早期石刻的農(nóng)耕漁織狩獵圖等；還有的畫作則是為了宣揚(yáng)宗教觀念，教育宗教信徒而創(chuàng)作。由此可見，在這些創(chuàng)作動機(jī)中，既存在單純表達(dá)情感思想的藝術(shù)，也有為傳播特定信息的藝術(shù)，還有為將宗教觀念具象化，通過繪畫創(chuàng)作更直觀的進(jìn)行表達(dá)的藝術(shù)。在評論藝術(shù)的本質(zhì)時，有感于情境而作的繪畫創(chuàng)作更接近繪畫藝術(shù)的本質(zhì)，在這種繪畫藝術(shù)作品中可能包含了普遍的對人類情感及相關(guān)價值觀的探索?；蛟S，人工智能下的繪畫藝術(shù)應(yīng)該獨(dú)立成為一個門類，畢竟相較于人工智能的邏輯化、程序化。繪畫藝術(shù)應(yīng)是屬于人類展現(xiàn)天賦，表達(dá)情感的領(lǐng)域。
傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)誕生至今，文化價值的體現(xiàn)皆是因為畫作中的主體性、不確定性、奇思妙想，抽象感知展現(xiàn)了人類靈魂深處的情感。
三、人工智能下傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)的傳播
繪畫作品具有其獨(dú)特的傳播的功能，首先繪畫是一種是具備信息承載能力和傳播能力的傳播介質(zhì)。其次，繪畫作品中的內(nèi)在感染力以及受眾欣賞過程中能動的二次創(chuàng)作也為傳統(tǒng)繪畫作品的傳播提供了動因。此外，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)決定上層建筑，隨著人們物質(zhì)水平的逐年提高，越來越多的人們走進(jìn)博物館，美術(shù)館，藝術(shù)長廊等多種藝術(shù)場所，借由這些渠道了解藝術(shù)，欣賞藝術(shù)，以此來滿足精神需求的增長，由此可見，當(dāng)下藝術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域正受到各方的重視。然而現(xiàn)代社會，藝術(shù)生產(chǎn)與藝術(shù)消費(fèi)市場分離的局面，也使傳統(tǒng)繪畫作品的傳播成為必然趨勢。
對藝術(shù)信息產(chǎn)生情感反饋是人類獨(dú)有的思維和能力，通過人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及大數(shù)據(jù)分析不僅能創(chuàng)作繪畫，還能對傳統(tǒng)的繪畫藝術(shù)作品進(jìn)行分析判斷，繼而整理出一套基于大數(shù)據(jù)分析的傳播方案。這樣的方案是否可行呢，在當(dāng)今這個信息爆炸以及媒介去中心化的時代下，越來越多的受眾通過各種方式接觸到傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)，因此當(dāng)受眾面臨繪畫藝術(shù)鑒賞時，便產(chǎn)生了選擇障礙。
傳統(tǒng)的繪畫藝術(shù)傳播是指在藝術(shù)創(chuàng)作和鑒賞階段所形成的人內(nèi)信息交流。它的傳播模式分為人際傳播，把關(guān)人推薦和群體傳播等。這些傳統(tǒng)的傳播方式經(jīng)過多年來的驗證確實具有一定的實際意義的，但在針對個體差異上的分類推薦卻不是很明顯，面對龐大的信息量以及高度差異化的傳播需求，如今傳統(tǒng)的藝術(shù)傳播方式，其可行性正在逐漸下降。而人工智能應(yīng)用于藝術(shù)傳播，通過云計算可以精確而高效地分析和處理藝術(shù)信息。并且通過龐大的大數(shù)據(jù)資源加強(qiáng)索引優(yōu)勢，速度與精度的大幅度提升正是傳統(tǒng)的藝術(shù)傳播過程中所缺失的。
τ諢婊藝術(shù)來說，千人千面，每個人都有自己獨(dú)到的理解，同一件作品可能有的人喜愛，而有的人無感，在海量繪畫作品中篩選出針對目標(biāo)受眾的藝術(shù)作品，尤其是不具備繪畫專業(yè)知識的受眾在面對諸多繪畫作品時，往往會沒有頭緒，不知如何進(jìn)行選擇和鑒賞。
四、結(jié)語
在人工智能傳播傳統(tǒng)繪畫作品時，受眾并不純粹只是受者，而是具備了雙重身份，由被動的欣賞者轉(zhuǎn)變?yōu)榱酥鲃拥膭?chuàng)作者。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個人都具備通過繪畫表達(dá)內(nèi)心情感的能力。雖然當(dāng)前的人工智能下傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)的發(fā)展還存在這一定的不確定性，但是相信隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，今后人工智能創(chuàng)作的繪畫一定會在現(xiàn)今的繪畫領(lǐng)域獨(dú)樹一幟。此外人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚不能對所有繪作品充分理解，但是在速度和精度方面卻得到了很大的提升，如果再結(jié)合當(dāng)下其他一些完善的學(xué)科，比如結(jié)合個體信息，設(shè)計心理學(xué)，消費(fèi)學(xué)，歷史學(xué)，哲學(xué)等多方位的研究。人工智能系統(tǒng)就能根據(jù)受眾的個人信息等預(yù)測處其的欣賞層次以及需求推薦給受眾相應(yīng)的作品。
人工智能使傳統(tǒng)的繪畫藝術(shù)具備了無限延伸的維度空間和各種難以預(yù)料的不確定性，顛覆了傳統(tǒng)的繪畫傳播體系，實現(xiàn)了傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)最本質(zhì)的創(chuàng)作與傳播。
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核心問題
人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長？
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，其對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？
平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？
01
引 言
在過去的十多年時間里，全球經(jīng)濟(jì)面臨一個比較大的挑戰(zhàn)就是如何重塑經(jīng)濟(jì)增長。2005—2014年，全球最發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體的增長率長期停滯不前，急需要尋找一個新的經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動力量。
互聯(lián)網(wǎng)在中國經(jīng)歷了20年的快速發(fā)展之后，已經(jīng)取得了世人矚目的成就。特別是隨著智能手機(jī)的普及，移動互聯(lián)網(wǎng)在中國已經(jīng)相當(dāng)發(fā)達(dá)。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會的數(shù)據(jù)，2016年中國境內(nèi)活躍的手機(jī)上網(wǎng)碼號數(shù)量達(dá)12.47億。
得益于中國特殊的市場規(guī)模和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，中國的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展迅速，代表性的電商平臺如阿里巴巴、社交及游戲公司騰訊，這兩個公司以市值計均進(jìn)入全球財富五百強(qiáng)的前十位。
當(dāng)前，人們關(guān)注的熱點是中國的互聯(lián)網(wǎng)紅利是否已經(jīng)消失，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型是否會帶來新的增長機(jī)會？
此外，人工智能最近這幾年發(fā)展迅速。2017年中國的人工智能（AI）投資僅次于美國，成為投資熱點，政府也不斷推出鼓勵和支持政策。
這種變化引發(fā)業(yè)界和學(xué)界的思考，是不是會出現(xiàn)新的驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的力量？這個力量如果能夠驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長，其對于整個社會的改變會有哪些影響？
1999年，美國微軟的創(chuàng)始人蓋茨有一個非常有名的論斷：商業(yè)新法則就是“互聯(lián)網(wǎng)會改變一切”。從他提出這個論斷到現(xiàn)在已近二十年，可以看到，電影、閱讀、新聞等商業(yè)模式都發(fā)生了巨大的變化。
但另一方面，還有很多東西沒有發(fā)生變化，如航空發(fā)動機(jī)的數(shù)據(jù)獲取，1960年和2015年的方式并沒有太多的變化。很多產(chǎn)業(yè)，如海關(guān)報關(guān)等，也沒有發(fā)生實質(zhì)性的變化。在今天，一個備受關(guān)注的問題是，人工智能對于社會將有多大影響？
筆者將從產(chǎn)業(yè)競爭和戰(zhàn)略的角度來討論產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會如何重塑中國經(jīng)濟(jì)的問題。主要討論三個問題：
第一，人工智能和互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。人工智能和互聯(lián)網(wǎng)是否有可能提高經(jīng)濟(jì)的長期增長水平？
第二，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局？它對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？
第三，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化？特別是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能是否會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的平臺化？這種平臺型的組織又會對社會產(chǎn)生多大的影響？
分析表明：
第一，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力。而且產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會提升要素配置的效率，進(jìn)而提升生產(chǎn)率。因此，可以樂觀看待長期經(jīng)濟(jì)的增長率。
第二，平臺和組件的模式會影響一切組織和經(jīng)濟(jì)形態(tài)。平臺會影響國家的競爭、城市的演變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。一切組織都會向平臺化的方向發(fā)展。
02
人工智能和經(jīng)濟(jì)增長
經(jīng)濟(jì)的長期增長，主要是來自全要素生產(chǎn)率的增長。全要素生產(chǎn)率的增長，除了科技（包括人工智能）的進(jìn)步，還包括管理效率和要素錯配這兩個問題帶來的影響。
大量的數(shù)據(jù)都表明，經(jīng)濟(jì)的長期增長率一直在下降。無論是20世紀(jì)80、90年代還是千禧年后，整個世界的GDP增長一直在下降。
Gordon（2016）提出，美國的長期經(jīng)濟(jì)增長將繼續(xù)下臺階。Gordon研究了美國過去150年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展史，認(rèn)為美國的發(fā)展呈現(xiàn)倒U型的特征。美國經(jīng)濟(jì)大約從19世紀(jì)70年代開始起飛，到20世紀(jì)50年代達(dá)到頂點，之后逐步下降。
Gordon的一個略為意外的發(fā)現(xiàn)是，從20世紀(jì)70年代開始，美國經(jīng)濟(jì)的增長表現(xiàn)非常普通，特別是創(chuàng)新的步伐和技術(shù)進(jìn)步帶來的增長并沒有惠及到更多人。
為什么現(xiàn)在大家如此關(guān)心人工智能的發(fā)展？很重要的一個原因是希望能夠找到提升經(jīng)濟(jì)增長新的關(guān)鍵要素，希望找到推動經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的新動力。這是大時代的背景。
人工智能是否會推動經(jīng)濟(jì)增長和提升生產(chǎn)率，對中國同樣非常重要。
一是因為目前對中國經(jīng)濟(jì)長期增長源泉的解讀有很多誤區(qū)。很多人認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)的增長來自于投資的驅(qū)動，認(rèn)為由于投資占比已經(jīng)很高，且投資回報率逐步降低，所以中國的經(jīng)濟(jì)增長必然下行。
第二個原因是人工智能對組織生產(chǎn)活動的要素配置會有影響。如果人工智能可以提升要素配置效率，那經(jīng)濟(jì)增長的潛力也會提高。
Zhu（2012）的研究表明，與很多人想象的不同，中國經(jīng)濟(jì)的增長主要來自于效率的提升，而不是來自于投資的增加。雖然投資的增加是經(jīng)濟(jì)增長很重要的一部分，但最主要的增長還是來自于經(jīng)濟(jì)效率的提升。他的這一發(fā)現(xiàn)在學(xué)術(shù)界受到了越來越多的關(guān)注。
這一研究的重要性不僅在于其給出了一個與主流很不一樣的觀點，更重要的在于這個研究對判斷經(jīng)濟(jì)增長的潛力有非常大的參考意義。
根據(jù)這一研究，1978—2007年，在中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)中，有70%是來自于全要素生產(chǎn)率的增長。這一結(jié)論非常重要，意味著中國長期經(jīng)濟(jì)增長仍然有非常大的空間。
這是因為在經(jīng)歷了40年的高速增長后，中國的全要素生產(chǎn)率仍然只有美國的20%多。這表明通過提升全要素生產(chǎn)率來促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長的空間非常大。這就是為什么人工智能和新的經(jīng)濟(jì)增長動力如此重要的根本原因。
由此，需要一個堅實的支持經(jīng)濟(jì)增長的微觀理論基礎(chǔ)來對當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢進(jìn)行解釋和指導(dǎo)。人工智能可以看作是廣義的機(jī)器自動化。在經(jīng)典的索羅模型中，可以借助一個簡單的增長模型來討論人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的影響。
參考ZEIRA（1998）的經(jīng)濟(jì)增長模型，簡單來說，經(jīng)濟(jì)增長實際上可以看成一個抽象的生產(chǎn)函數(shù)。一個國家的產(chǎn)出是由生產(chǎn)力、資本和勞動共同決定的。
根據(jù)這一模型，可以推導(dǎo)出一個重要的結(jié)論：經(jīng)濟(jì)的增長速度與自動化的比例正相關(guān)，即自動化的提升會增加長期的增長。此外，自動化比例的提升意味著資本在總產(chǎn)出中的占比提高。
這個簡單的模型有兩個非常重要的含義。
第一，人工智能在理論上有可能會帶來經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長。人工智能比例的提升，會帶來經(jīng)濟(jì)增速的持續(xù)提高。這實際上就是從經(jīng)濟(jì)學(xué)上定義的奇點。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在這方面向自然科學(xué)學(xué)習(xí)了很多。這里的所謂奇點，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說，就是持續(xù)的超高增速。
第二，資本和勞動在產(chǎn)出中的占比關(guān)乎收入的分配及平等和長期的社會穩(wěn)定。資本占比提升和勞動的占比越來越低意味著貧富差距會增加。資本家是成為人工智能的投資者和獲益者，而普通的工人則可能成為受害者。
對于人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的影響，在給出確定結(jié)論前，可以簡要回顧一下歷史。關(guān)于人工智能的爭論其實是一個歷久彌新的話題，從信息技術(shù)一出現(xiàn)，大家就在討論這個問題。
20世紀(jì)90年代《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的說法是，計算機(jī)不會提升人們的生產(chǎn)力。Zachary（1991）認(rèn)為數(shù)據(jù)過載限制了生產(chǎn)率的提高。而信息技術(shù)對生產(chǎn)率的提升是顯而易見的。
但1996—1999年，美國私人部門的年均增長率達(dá)到2.8%，是1980—1995年間的2倍。這段時間可以明顯看到信息技術(shù)帶來的生產(chǎn)力的提升。
人工智能鼻祖和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)鼻祖西蒙也認(rèn)為計算機(jī)和自動化會推動生產(chǎn)力的持續(xù)提升，但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇點，即人工智能應(yīng)當(dāng)會持續(xù)提升生產(chǎn)率。業(yè)界的研究也支持這一判斷。
埃森哲的研究表明，美國生產(chǎn)率的增長受益于人工智能，到了2030年可以實現(xiàn)翻倍，意味著全球的經(jīng)濟(jì)增長可能會重新進(jìn)入高速增長的環(huán)境，全球經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入新的增長周期。
經(jīng)濟(jì)增長的源泉無外乎生產(chǎn)率的增長、資本投入的增加或是勞動人口的增長。如何理解抽象的增長模型中人工智能會導(dǎo)致長期的總經(jīng)濟(jì)增長？
第一，從資本的角度，對人工智能的投資會產(chǎn)生很多不會折舊的資產(chǎn)，甚至還會增值，這是因為人工智能有學(xué)習(xí)能力，如阿爾法狗，它一天比一天聰明。這與傳統(tǒng)的資本完全不同。
第二，從勞動力的角度，人工智能與勞動力之間的替代關(guān)系和互補(bǔ)關(guān)系同時存在。在國民經(jīng)濟(jì)的很多部門，人工智能會逐漸替代人工，但在其他很多部門，人工智能與勞動力之間是互補(bǔ)的。而且人工智能對勞動力的替代，有可能意味著人們會接受更多的教育，從而帶來勞動生產(chǎn)率的提升。
從歷史的經(jīng)驗來看，可以參考信息技術(shù)對生產(chǎn)率的影響。1996—1999年，是美國信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展的時期。這段時期，美國全要素生產(chǎn)率年均增長2.8%，是1980—1995年的兩倍。這一數(shù)據(jù)表明人工智能這種新的技術(shù)會使得生產(chǎn)力有大幅度的提升。
第一次工業(yè)革命時期，1850—1910年，蒸汽機(jī)驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長是0.3%，而第三次工業(yè)革命也就是信息技術(shù)驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長是0.6%。
有估算認(rèn)為，人工智能驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長在0.8%—1.4%。雖然這個數(shù)字還難以確認(rèn)，但有充分的理由相信，人工智能對整個經(jīng)濟(jì)效率的提升有非常大的幫助。
除了人工智能直接帶來的經(jīng)濟(jì)增長，還有兩個與人工智能間接相關(guān)并會提升經(jīng)濟(jì)增長的原因。
第一，來自于管理和組織效率的提升，這個是在微觀層面上的。
Bloom（2007）等學(xué)者的研究表明，不同國家的企業(yè)管理水平差別很大。假設(shè)企業(yè)管理水平的總分是5分，將各國企業(yè)管理水平得分排名，美國、日本、德國名列前茅，中國則仍然處在一個非常低的水平上。這一研究對于理解中國經(jīng)濟(jì)增長的長期潛力有非常重要的含義。
中國是在如此低的管理水平的基礎(chǔ)上取得近四十年的高速增長的。如果中國能夠借鑒國際先進(jìn)的企業(yè)管理經(jīng)驗，提升組織管理效率，就可以大幅提升中國的經(jīng)濟(jì)增長水平。
第二，要素錯配的問題。
要素錯配對經(jīng)濟(jì)增長的影響近年來在學(xué)術(shù)界引起了很大的關(guān)注。提升經(jīng)濟(jì)增長的另外一種方式是改善要素錯配。要素錯配會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效率的損失，如果中國能夠改善經(jīng)濟(jì)要素的配置效率，就可以提升經(jīng)濟(jì)效率，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。
謝長泰[6]等的研究表明，與理想狀況相比，中國的全要素生產(chǎn)率提升可以超過100%；即使是與美國的實際水平相比，中國的全要素生產(chǎn)率仍然會有3%—50%的提升，這表明如果中國能夠改善要素配置，經(jīng)濟(jì)增長的潛力就會持續(xù)提升。
總體來講，跨部門、跨行業(yè)的生產(chǎn)率都存在差別。一個國家的企業(yè)生產(chǎn)率越集中，表示企業(yè)之間的生產(chǎn)效率越是接近的；越分散則表示不同企業(yè)的生產(chǎn)效率有差別。而中國企業(yè)的生產(chǎn)效率有很大的提升空間。
中國消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)證明了提升要素配置促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用。阻礙要素配置效率方面有幾個重要的調(diào)整成本，包括企業(yè)所有權(quán)和政治的聯(lián)系、大量的非正式部門等。
但人工智能的發(fā)展會導(dǎo)致這些非正式部門的快速消失。這就是為什么產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的出現(xiàn)會改善要素配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的原因。
03
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響
在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)中，已經(jīng)出現(xiàn)的代表性企業(yè)有美國的谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜，中國的百度、阿里巴巴、騰訊。
但產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還正在發(fā)展中，目前還看不到明確的巨頭。美國的通用電氣是在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面轉(zhuǎn)型最堅定的企業(yè)，但目前仍然沒有看到非常明顯的競爭優(yōu)勢。
什么是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？筆者的定義是，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是通過互聯(lián)網(wǎng)來重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的價值鏈和創(chuàng)造新的價值。而不是簡單地在互聯(lián)網(wǎng)上加一個東西，其范圍其實是非常廣泛的。
需要正確理解產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與通常所講的“互聯(lián)網(wǎng)+”或“+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別。
以婚介市場為例，婚介市場是一個具有很大的商業(yè)價值和社會價值的大市場。簡單的“互聯(lián)網(wǎng)+”就是把婚介搬到網(wǎng)上去，即國內(nèi)很多婚戀網(wǎng)站的模式。這種做法只是把線下的婚介搬到線上。其目標(biāo)是盡可能多地促進(jìn)互動（interaction）。但美國有一家與眾不同的婚戀匹配的網(wǎng)站，叫做eHarmony。
中國的很多婚戀網(wǎng)站注冊很容易，但美國這家公司卻不同。如果想要成為該網(wǎng)站的會員，需要花四個小時做心理學(xué)專家仔細(xì)設(shè)計的250道問題。這種做法的好處在于可以剔除哪些不是嚴(yán)肅找婚戀對象的用戶，有效提升匹配效率。
這里的核心就是進(jìn)行價值鏈的重構(gòu)。整個網(wǎng)站是在信任的基礎(chǔ)上，給用戶提供嚴(yán)肅、有效的匹配。這種做法完全改變了婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模式和治理方式，這就是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的區(qū)別。
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個巨大的市場，發(fā)展空間巨大。通用電氣的估計是32萬億美元，占到了美國46%的GDP。根據(jù)思科的估計，到2020年，美國公司的利潤通過產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以增長21%。
雖然目前中國市場上沒有明確的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，但可以期待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會為中國帶來同樣的巨變。
革命性的新產(chǎn)品或新服務(wù)一定會出現(xiàn)，類似于蘋果創(chuàng)造新的市場，或是特斯拉改變世界汽車產(chǎn)業(yè)的方式。特斯拉的意義在于其完全顛覆了一個產(chǎn)業(yè)。
電動車并不是新東西，愛迪生是最早看到電動車前途的。但真正驅(qū)動汽車產(chǎn)業(yè)大發(fā)展的是福特的T型車和汽車能源的使用方式。
特斯拉的重要性在于其對汽車產(chǎn)業(yè)的兩個根本性改變：自動駕駛系統(tǒng)和充電電池系統(tǒng)。這就是為什么特斯拉的市值會超過傳統(tǒng)的汽車巨頭通用汽車。需要看到的是，特斯拉試圖做的是成為汽車產(chǎn)業(yè)的微軟和英特爾的結(jié)合體。
新的應(yīng)用效率可能會降低成本，提升滿意度和安全性。因為在整個生產(chǎn)、服務(wù)領(lǐng)域，都會有非常大的改變。
提到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如果效率的提升會帶來整個產(chǎn)值的增加，那么無論是航空、電力、健康、鐵路，還是石油、天然氣，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對上述產(chǎn)業(yè)的改變都會非常大。
04
平臺化組織
今天全球十大公司很多都是平臺型公司，包括谷歌、蘋果、騰訊、阿里巴巴等。平臺經(jīng)濟(jì)的商業(yè)模式會影響到很多層面，包括國家層面、地方政府、城市，以及各個產(chǎn)業(yè)。人工智能的出現(xiàn)，會加劇這個過程的演變。
以PC產(chǎn)業(yè)的演變?yōu)槔?，傳統(tǒng)計算機(jī)產(chǎn)業(yè)的典型代表是早期具有垂直整合結(jié)構(gòu)的IBM，即計算機(jī)的所有零部件都由自己生產(chǎn)。但今天的計算機(jī)產(chǎn)業(yè)是一個非常碎片化的產(chǎn)業(yè)，由極少數(shù)的關(guān)鍵玩家主導(dǎo)，如芯片由因特爾主導(dǎo)，操作系統(tǒng)則由微軟主導(dǎo)，其他的部件則由標(biāo)準(zhǔn)化配件提供商生產(chǎn)。
計算機(jī)產(chǎn)業(yè)從垂直整合結(jié)構(gòu)演變?yōu)榉稚⑺浇Y(jié)構(gòu)，意味著這個產(chǎn)業(yè)的利潤被少數(shù)平臺型公司獲取，其他公司只能賺非常薄的利潤。這是非常重要的演變趨勢，PC產(chǎn)業(yè)的演變，將來有可能會在很多產(chǎn)業(yè)中復(fù)制。
任何一個行業(yè)，如果像PC產(chǎn)業(yè)一樣演變，那就意味著產(chǎn)業(yè)里絕大部分公司只能退化成一個提供標(biāo)準(zhǔn)化組件并獲取市場平均利潤的普通公司，而主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)演變的平臺型公司則將領(lǐng)導(dǎo)整個產(chǎn)業(yè)并獲取絕大部分的蛋糕，如智能手機(jī)平臺蘋果、搜索平臺谷歌、電商平臺阿里巴巴和社交平臺騰訊。
平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生的影響主要有三個趨勢：
第一個趨勢是平臺化后，產(chǎn)業(yè)的合作和融合更加明顯。
一些提供單一功能或服務(wù)的企業(yè)存在通過其獨(dú)特服務(wù)滲透到其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行平臺覆蓋的可能。產(chǎn)業(yè)的分散化意味著核心的主導(dǎo)公司可能會通過技術(shù)來顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
如在汽車產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)的主導(dǎo)公司是通用、福特、奔馳等汽車制造商，但在自動駕駛和新能源時代，谷歌和特斯拉可能通過其全新的駕駛技術(shù)或充電技術(shù)顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。新興的科技公司也有可能通過智能手術(shù)技能來顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。
第二個趨勢是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)增長，包括硬件、數(shù)據(jù)。龐大的數(shù)據(jù)會使大公司的優(yōu)勢加強(qiáng)。
平臺的演變會影響一切經(jīng)濟(jì)形態(tài)和組織形態(tài)，意味著平臺的模式將主導(dǎo)一切，平臺型的國家會出現(xiàn)。未來，美國和中國將會成為全球經(jīng)濟(jì)的超級兩強(qiáng)，其他國家則會成為全球政治和經(jīng)濟(jì)上的組件和配角。
人工智能會使得中美兩國在資本、技術(shù)方面的優(yōu)勢進(jìn)一步強(qiáng)化。而平臺型城市會使得人才和資本的規(guī)模效應(yīng)更強(qiáng)，更集中在大城市。深圳就是非常典型的平臺城市。
第三個趨勢是平臺型產(chǎn)業(yè)的普遍化。
現(xiàn)在還沒有看到人工智能這個產(chǎn)業(yè)里出現(xiàn)非常典型的突出玩家，但將來一定會有某個公司提供主導(dǎo)機(jī)器的操作系統(tǒng)。這個產(chǎn)業(yè)一定會產(chǎn)生一個領(lǐng)導(dǎo)性的企業(yè)，類似于微軟的超級平臺。
可以肯定的是，目前經(jīng)濟(jì)體量較大的國家在人工智能方面的投入會非常多，并進(jìn)一步導(dǎo)致國家間的強(qiáng)弱分化。
05
結(jié) 論
本文主要討論了三個問題：人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長？產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，它對整個經(jīng)濟(jì)的增長有什么樣的影響？平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？
無論是歷史的數(shù)據(jù)還是理論分析都表明，可以適度樂觀看待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響。人們有理由相信產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力，并推動長期經(jīng)濟(jì)增長。
新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命正在進(jìn)行，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新型技術(shù)與商業(yè)模式正深刻改變?nèi)藗兊乃季S、生產(chǎn)、學(xué)習(xí)方式。關(guān)于人工智能對于人類社會的沖擊，已有不少論著。2016年，《自然》雜志刊發(fā)谷歌的“深度心智”（Deepmind），這將會極大的擴(kuò)大人的能力。2019年初，國務(wù)院《中國教育現(xiàn)代化2035》，提出要建設(shè)智能化校園，統(tǒng)籌建設(shè)一體化智能化教學(xué)、管理與服務(wù)平臺。2019年8月29日，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心聯(lián)合羅蘭貝格管理咨詢公司《智能教育創(chuàng)新應(yīng)用發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》）。報告顯示，人工智能有望引領(lǐng)教育的系統(tǒng)性變革，推動人才培養(yǎng)更加多元化、更加精準(zhǔn)化、更加個性化。世界各國紛紛制定規(guī)劃，出臺相應(yīng)的政策措施，推動智能教育的發(fā)展。以美國、新加坡等為代表的各國相繼推出面向未來的新教育改革戰(zhàn)略，不斷制定相關(guān)政策法規(guī)，設(shè)計本國智能教育的發(fā)展藍(lán)圖。
一、未來智能社會的能力預(yù)測
未來社會各種各樣的顛覆性變革，全球各種組織都在做預(yù)測。世界未來研究所[1]對未來社會需要的10中技能的預(yù)測：一是意義構(gòu)建，二是社交智能，三是新穎和適應(yīng)性思維，四是跨文化能力，五是計算思維，六是新媒體素養(yǎng)，七是跨學(xué)科能力，八是設(shè)計思維，九是認(rèn)知負(fù)荷管理，十是虛擬協(xié)作。十種技能分別體現(xiàn)在三個層面，即人際交往能力、應(yīng)用知識能力與工作技能層面。引入這些技能，旨在深入探索未來技能存在的世界，以及目前教授和衡量這些技能的方式，希望這些技能能夠更充分地融入高校國際商務(wù)的課程。[2]
（一）人際交往層面——團(tuán)隊合作精神
人際交往層面主要指與他人有效合作，有效溝通，與不同背景的伙伴有效合作的能力，即團(tuán)隊合作精神。數(shù)據(jù)來源：世界未來研究所第一，跨文化能力。4個主要組成部分可以用來評估一個人的跨文化競爭力:知識組成部分、情感組成部分、精神運(yùn)動組成部分以及情景組成部分。第二，社交智能。盡管社交網(wǎng)絡(luò)平臺為人們提供了更多的聯(lián)系，但它們培養(yǎng)的深厚友誼卻很少。微信、Facebook等社交平臺的主流化與普及鼓勵人們以新的方式思考如何建立和維持人際關(guān)系。[3]第三，虛擬協(xié)作，即作為虛擬團(tuán)隊的一員，能夠富有成效地工作，提高參與度，并展示自己的存在感。
（二）應(yīng)用知識層面——邏輯性分析信息的能力
應(yīng)用知識層面主要指個體可以邏輯性的分析信息的一系列能力，具體如下：第一，新穎的適應(yīng)性思維。即熟練地思考和提出解決方案，而非死記硬背或默守陳規(guī)。第二，認(rèn)知負(fù)荷管理。以多種形式表現(xiàn)的信息流豐富的世界帶來了認(rèn)知過載的問題，人們只有學(xué)會有效的過濾和關(guān)注重要的信息，才能把大量涌入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢。第三，意義構(gòu)建，即確定對方所表達(dá)內(nèi)容的深層含義的能力。人工智能將取代僅僅需死記硬背、日常制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的工作，而對機(jī)器不擅長的高層次的思維技能、不能撰寫為文本的需求將會越來越大。
（三）工作技能層面——解決問題和決策能力
工作技能層面主要指個體可以成為一個問題解決者和決策者，包括計劃和組織，解決問題，決策商業(yè)基礎(chǔ)等。也就是需要如下的素質(zhì)：第一，新媒體素養(yǎng)。由于可視化在技術(shù)時揮越來越重要的作用，過去信息的靜態(tài)展示正在讓位于信息圖表和數(shù)據(jù)的動態(tài)模擬。第二，設(shè)計思維。從本質(zhì)上講，設(shè)計思維是一種創(chuàng)造性解決問題的能力，它反映了發(fā)散性思維和收斂性思維的結(jié)合。第三，跨學(xué)科能力。未來十年，專業(yè)領(lǐng)域?qū)⒈纫酝魏螘r候都更加具有重疊性，所以跨學(xué)科的研究方法將會占據(jù)世界創(chuàng)新的中心舞臺。第四，計算思維，即將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成抽象概念，并基于數(shù)據(jù)的推理能力。隨著人類社會中數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級的增長，越來越多的職業(yè)需要計算思維和技能才能勝任。
二、應(yīng)對能力結(jié)構(gòu)變化的教育創(chuàng)新
未來社會中，人才能力結(jié)構(gòu)的變化也會對教學(xué)模式產(chǎn)生新的需求，課程教學(xué)需要結(jié)合不同的能力培養(yǎng)目標(biāo)做出相應(yīng)的調(diào)整與創(chuàng)新，世界知名高校和一些國際組織也提出了很多創(chuàng)新性的教學(xué)模式。如圖2所示。數(shù)據(jù)來源：世界未來研究所
（一）能力結(jié)構(gòu)及思維模式
世界未來研究所提出的十種技能的背后，所體現(xiàn)了以下一些基本的思維模式。同理心是指正確了解他人的感受和情緒，進(jìn)而做到相互理解、關(guān)懷和情感上的融洽。同理心非常有助于在虛擬空間中站在對方的角度考慮問題，增加團(tuán)隊伙伴之間的有效溝通。元認(rèn)知對于意義構(gòu)建能力十分重要。元認(rèn)知知識包含三方面：學(xué)習(xí)者對于自己的認(rèn)知，學(xué)習(xí)者對于學(xué)習(xí)策略和使用方法的認(rèn)知。成長性思維與批判性思維在認(rèn)知負(fù)荷管理、新穎和適應(yīng)性思維、新媒體素養(yǎng)以及設(shè)計思維中起到了十分重要的作用。成長性思維是相對于固定思維提出的，固定思維者把反饋當(dāng)做一種批評，成長思維樂于接受反饋，也從反饋中學(xué)習(xí)，反饋最終會產(chǎn)生積極的成長變化。批判性思維有助于形成自己獨(dú)特的世界觀，他們不會妄自評價他人，而是會站在別人的立場上，并且去了解他們的世界觀。跨學(xué)科一定有兩種心態(tài)組成。首先，同理心。它允許人們從另一個角度來思考問題——站在別人的立場上。其次，好奇心。許多組織，包括IBM和IDEO，都開始從“T型”素質(zhì)的角度來討論這種技能，T型素質(zhì)的技能組合中既有深度又有廣度。但是楊壯①教授發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)在π型人才已經(jīng)在成為主流。所謂的π型人才是針對T型人才的一種升級，從字母的樣式中就可以看出，π比T的下方多了一豎，所以它代表著“兩專多能”，即除了你可能在高等教育階段獲得的專業(yè)能力之外，還需要有另一項專業(yè)能力。邏輯推理能力有助于培養(yǎng)計算思維。未來的教育課程中應(yīng)該納入計算思維技能的發(fā)展，鼓勵學(xué)生通過因果推理認(rèn)知、元認(rèn)知和其他技能來學(xué)習(xí)解決問題。這種模式的目的是讓學(xué)生分析他們在現(xiàn)實世界中可能遇到的真實情況，來教授計算思維能力。[6]
（二）國內(nèi)外高校教育模式創(chuàng)新
1.“魚缸討論”“魚缸討論”，也是一種促進(jìn)學(xué)生討論的教學(xué)小技巧，不僅讓討論者積極參與，更能讓其他學(xué)生積極反饋。第一步，把學(xué)生分成兩組。第一組參加討論的學(xué)生圍成圓桌坐在教室中間，就像是在被第二組觀看的魚缸里一樣。第二步，坐在中間的組開始時長10分鐘左右的討論，的第二組學(xué)生要聽著，并且評估第一組的討論。第三步，做出反饋。這是學(xué)生們最感興趣的環(huán)節(jié)，學(xué)生可以從熟悉的同學(xué)那里了解到自己的優(yōu)點和缺點，有了反饋確實會使得討論變得更加激烈。2.項目式教學(xué)PBL（Problem based learning）教學(xué)法，也叫“項目式教學(xué)”，是一種通過讓學(xué)生展開一段時期的調(diào)研、探究，致力于用創(chuàng)新的方法或方案，解決一個復(fù)雜的問題、困難或者挑戰(zhàn)，從而在這些真實的經(jīng)歷和體驗中習(xí)得新知識和獲取新技能的教學(xué)方法。PBL旨在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)意思維、創(chuàng)新能力、自主學(xué)習(xí)能力及批判思維的能力。3.跨學(xué)科課程教學(xué)自21世紀(jì)以來，美國課程改革中出現(xiàn)了實用導(dǎo)向的跨學(xué)科課程，如ICT課程，環(huán)境教育和STEM課程。STEM是科學(xué)（Science）、技術(shù)（Technology）、工程（Engineering）和數(shù)學(xué)（Mathematics）四門學(xué)科英文首字母的縮寫，STEM教育的核心是將原本分散的4門學(xué)科自然組合成一個整體，以項目探究方式進(jìn)行綜合性問題解決學(xué)習(xí)，以形成相應(yīng)的綜合。
三、針對國際商務(wù)課程的創(chuàng)新
結(jié)合世界未來研究所的十項工作技能、世界一流大學(xué)以及國際組織在教育方面的改革，結(jié)合東北財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院國際商務(wù)碩士（MIB）專業(yè)碩士教學(xué)情況，國際商務(wù)課程實際教學(xué)提出以下思考和建議。[7]
（一）培養(yǎng)同理心和元認(rèn)知的實踐方法
一種方式是開展課外活動，以小組為單位的體驗式學(xué)習(xí)活動有助于培養(yǎng)人際溝通和跨文化能力。例如：體驗式學(xué)習(xí)周；商務(wù)禮儀情景劇等。另一種方式是線上項目，線上項目中，可以通過微信小程序、投票互動式的方法來增加課堂活躍度，爭取讓每位同學(xué)都參與到課程中。國際商務(wù)課程是一門既要求專業(yè)知識扎實，又需要具備優(yōu)秀的人際交往能力的綜合性課程。那么，在已有的小組活動中，可以在每次小組活動或者小組作業(yè)之后加入一個環(huán)節(jié)——組員互評與打分。一些課堂討論的小技巧會有助于培養(yǎng)元認(rèn)知的思維模式。一種方法是在課上開展限時討論，討論映射是一種將學(xué)生的實時討論視覺化的方法，這種討論技巧使學(xué)生能夠從以下幾個角度進(jìn)行深入的思考。
（二）培養(yǎng)成長型思維和批判性思維的實踐方法
在國際商務(wù)的案例分析中，引用PBL教學(xué)非常值得考慮。假設(shè)案例主題為跨國企業(yè)如何成功并購?fù)鈬庸?，老師用一部分課時講解完理論部分，提供參考資源之后，另一部分課時可以嘗試組織PBL。一次PBL教學(xué)要分次給予問題，分次討論。具體過程大致包括七個步驟：第一步，弄清不熟悉的術(shù)語；第二步，界定問題；第三步，頭腦風(fēng)暴（對可能的假設(shè)或解釋進(jìn)行集體討論）；第四步，重新結(jié)構(gòu)化問題（對問題的嘗試性解決）；第五步，界定學(xué)習(xí)目標(biāo)；（以上步驟為學(xué)生小組討論）；第六步，收集信息和個人學(xué)習(xí)（學(xué)生獨(dú)立學(xué)習(xí)）；第七步，共享收集到的和個人學(xué)習(xí)的信息（小組報告和討論）。經(jīng)過上述七步驟，完成一次PBL學(xué)習(xí)。在這個教學(xué)模式中，老師的角色是教學(xué)組織者、資源提供者、學(xué)生能力發(fā)展的促進(jìn)者。學(xué)生從知識的被動接受者轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鲗W(xué)習(xí)者、合作者和研究者。在國際商務(wù)的課程中，有很多需要實際調(diào)研的案例報告，也有需要做營銷策劃的報告。創(chuàng)客空間則可以融入這種類型的報告中，結(jié)合導(dǎo)師的相關(guān)課題，最好有一定經(jīng)費(fèi)的支持，為學(xué)生的基于創(chuàng)造的策劃提供完備的支撐。學(xué)生們可以就某個主題展開經(jīng)驗分享、頭腦風(fēng)暴、結(jié)合實際情況鍛煉設(shè)計思維和表達(dá)能力，這種能力不僅適用于學(xué)校，而且也適用于未來工作中。
（三）培養(yǎng)跨學(xué)科能力和邏輯推理能力的實踐方法
注重“國際商務(wù)專業(yè)+21世紀(jì)主題”的課程框架，希望通過超學(xué)科整合來彌補(bǔ)傳統(tǒng)學(xué)科的缺點與不足，構(gòu)建適切核心素養(yǎng)轉(zhuǎn)化的課程框架。主題選擇具有適當(dāng)?shù)膹椥?，為跨學(xué)科知識的聯(lián)結(jié)提供空間。比如在國際商務(wù)課程授課內(nèi)容中，注重添加區(qū)塊鏈、人工智能以及中美、中歐關(guān)系等主題。在國內(nèi)，“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品大賽是大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐教育最普遍和最有效的形式之一，具有廣泛的群眾基礎(chǔ)和旺盛的生命力。每兩年舉辦一屆，被譽(yù)為當(dāng)代大學(xué)生科技創(chuàng)新的“奧林匹克”盛會。所以提倡創(chuàng)建跨學(xué)科小組參加“挑戰(zhàn)杯”大賽，比如國際貿(mào)易學(xué)院、國際商學(xué)院以及工程管理學(xué)院組建團(tuán)隊參加挑戰(zhàn)杯，成員對不同學(xué)科都有相當(dāng)?shù)膶ｉL和良好的基本知識：國際營銷、國際文化視野以及數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，在這樣的團(tuán)隊中，更可能激發(fā)出新的思維和優(yōu)秀的方案。
（四）全案例情景式教學(xué)
不同于教師講授知識，學(xué)生被動接受知識的傳統(tǒng)教學(xué)模式，全案例情景式教學(xué)是以案例或情景為載體引導(dǎo)開展學(xué)生自主探究性學(xué)習(xí), 以提高學(xué)生分析和解決實際問題的能力。[5]首先，準(zhǔn)備階段。針對國際商務(wù)專業(yè)碩士課程的專業(yè)特點，結(jié)合知識點和學(xué)生實際情況，選取合適的案例作為分析材料。其次，授課階段。在該階段，教師講授知識點之后，就將案例發(fā)放給學(xué)生；接下來就是考驗學(xué)生理論結(jié)合實際的能力。學(xué)生可以自發(fā)組成小組，根據(jù)案例內(nèi)容，并結(jié)合自己能力和長處與小組分工合作進(jìn)行案例討論，而在這當(dāng)中，教師主要的角色是組織和引導(dǎo)學(xué)生。最后，拓展階段。在學(xué)生匯報案例內(nèi)容之后，教師要對學(xué)生的探討結(jié)果進(jìn)行點評總結(jié)。學(xué)生也可以利用這個環(huán)節(jié)進(jìn)行自查，發(fā)現(xiàn)自己是基礎(chǔ)知識點薄弱還是實踐能力欠缺。通過該階段，教師可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的水平，學(xué)生也可以發(fā)現(xiàn)自己作為專業(yè)碩士能力缺失的部分，從而雙方進(jìn)行查缺補(bǔ)漏。
四、總結(jié)與展望
結(jié)合國外高校及國際組織已有的模式，針對未來社會所需十種能力的培養(yǎng)方式如何應(yīng)用在國際商務(wù)課程中，提出了一系列的活動和思維模式培養(yǎng)技巧，如在線學(xué)習(xí)（以MOOC為主）、討論映射和魚缸式討論、項目式學(xué)習(xí)（PBL）、案例分析和創(chuàng)客空間以及課上的投票互動式環(huán)節(jié)等，希望對國際商務(wù)課程的改革創(chuàng)新有實質(zhì)性的輔助作用。要想在未來取得成功，需要成為適應(yīng)性強(qiáng)的終身學(xué)習(xí)者。隨著組織形式和技能要求的快速變化，要求每位個人都必須具備遠(yuǎn)見，重新評估自己需要的能力，并迅速整合合適的資源來培養(yǎng)和完善需要的能力，適應(yīng)萬眾創(chuàng)新時代，并形成決勝未來的新的競爭優(yōu)勢，贏得人工智能時代世界高等商科教育領(lǐng)域中的話語權(quán)。注釋：①楊壯：現(xiàn)任北京大學(xué)國家發(fā)展研究院BiMBA商學(xué)院聯(lián)席院長、北京大學(xué)國家發(fā)展研究院管理學(xué)教授、美國福坦莫大學(xué)商學(xué)院副院長、終身教授，著名領(lǐng)導(dǎo)力專家。
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中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強(qiáng)悍的計算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對弈過的棋盤，并在練習(xí)和實戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗。
（2）圍棋比國際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤有361個點，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計算量相當(dāng)巨大。英國圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進(jìn)入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。
簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強(qiáng)大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來發(fā)展前景。
1.人工智能的發(fā)展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個不斷進(jìn)步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應(yīng)用和集成發(fā)展五大時期。
孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動機(jī)理論（亦稱圖靈機(jī)），1950年在其著作《計算機(jī)與智能》中首次提出“機(jī)器也能思維”，被譽(yù)為“人工智能之父”?？傊?，這些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。
形成期：1956年夏季，在美國達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)2個多月的研討會，熱烈地討論用機(jī)器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時形成了廣泛的樂觀思潮。
暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復(fù)雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機(jī)構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識應(yīng)用期：在80年代，“專家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支。“專家系統(tǒng)”是一種程序，為計算機(jī)提供特定領(lǐng)域的專門知識和經(jīng)驗，計算機(jī)就能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題。不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng)基本都是由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制、知識獲取等部分組成。
集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進(jìn)步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點主要集中在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景
人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來越多的AI項目依賴于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點則集中于自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實現(xiàn)讓機(jī)器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能夠處理的機(jī)器語言。
自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結(jié)構(gòu)、語法進(jìn)行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態(tài)度。
當(dāng)前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計算機(jī)制定一系列的規(guī)則，計算機(jī)在規(guī)則下進(jìn)行推理與判斷。因此其技術(shù)路線是一系列的人為的語料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的經(jīng)驗主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機(jī)自己通過學(xué)習(xí)并進(jìn)行統(tǒng)計推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語言，試圖刻畫真實世界的語言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計語言的規(guī)律。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過讓計算機(jī)在數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和預(yù)測的方法。
機(jī)器學(xué)致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來時，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問題，即統(tǒng)計分類問題和回歸分析問題。統(tǒng)計分類的預(yù)測結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價等的預(yù)測。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計算機(jī)去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來分類等。一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數(shù)據(jù)對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分類。
機(jī)器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等類別?？偠灾?，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機(jī)視覺、語音識別、推薦算法等領(lǐng)域越來越廣泛地應(yīng)用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個神經(jīng)細(xì)胞通過突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過突觸的信號強(qiáng)度超過某個閾值時，神經(jīng)細(xì)胞便會進(jìn)入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數(shù)f對輸入x1，x2…，xn進(jìn)行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。
在此基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進(jìn)展。日本的福島教授于1983年基于視覺認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型。通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運(yùn)算中所使用的卷積系數(shù)，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強(qiáng)了其對全盤決策和把握的能力。
3.人工智能的發(fā)展前景
總體來看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過程，也是橫向不斷改進(jìn)的過程。
人工智能在博弈階段，主要是實現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計算機(jī)處理能力的進(jìn)步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進(jìn)，機(jī)器擁有了越來越強(qiáng)的邏輯與對弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語言處理的進(jìn)步，機(jī)器已經(jīng)基本能對人類的語音與語言進(jìn)行感知，并且能夠已經(jīng)對現(xiàn)實世界進(jìn)行視覺上的感知?；诖髷?shù)據(jù)的處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)χ車沫h(huán)境進(jìn)行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對人的肢體動作進(jìn)行判斷。該領(lǐng)域的主要實現(xiàn)還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎(chǔ)上，機(jī)器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發(fā)展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環(huán)境進(jìn)行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進(jìn)行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。
人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個領(lǐng)域。機(jī)器已經(jīng)能識別語音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實現(xiàn)各種人際交互的場景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實現(xiàn)自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機(jī)器也承擔(dān)了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無人車的發(fā)展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景。總之，人工智能在一些具有重復(fù)性的和具備簡單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創(chuàng)造價值。
參考文獻(xiàn)
在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
計算機(jī)與人工智能
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而 理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動機(jī)開始，人們已對機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進(jìn)行直觀聯(lián) 系。經(jīng)過幾個世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動機(jī)"理論，把研究 會思維的機(jī)器和計算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以 及機(jī)器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進(jìn)行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍(lán)"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機(jī)計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā) 展，計算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的 現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的。
我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問: 目前人工智能研究出現(xiàn)了新的，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢？
答: ai研究出現(xiàn)了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面也是因為計算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計算機(jī)速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴(kuò)大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機(jī)交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機(jī)器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù) 挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱: 數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半 結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù)， 而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多 主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
問: 您在人工智能領(lǐng)域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內(nèi)外目前人工智能領(lǐng)域的研究情況。您認(rèn)為目前我國人工智能的研究情況如何？
答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機(jī)潛力的基礎(chǔ) 上，分析現(xiàn)有計算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問: 請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答: 技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展: 模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來 人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機(jī)情感能力。情感能力對于計算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機(jī)器智能，它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的 角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實用性
在一年一度at&t實驗室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
這種ai機(jī)器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和 無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以 大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
