人工智能教育政策精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育政策范文

人工智能技術的誕生，為人類探索計算機科技、便捷生活展望了美好的前景，提供了豐富的想象空間，在社會科學中的應用廣泛。教育手段革新，需要一種新的技術作為保障和支持。人工智能技術應用的普遍性和網絡教育技術發展的需求性一拍即合，成為一種新的教育發展模式。本文將對人工智能在網絡教育中的應用進行探究。

【關鍵詞】人工智能 網絡教育 具體應用

1 網絡教育模式的發展現狀

1.1 網絡教育的優勢

網絡教育模式是對傳統課堂教育模式的更新與演進，傳統課堂教育模式具有交流便捷、課堂管理方便的優勢，但是也受到空間和時間的雙重限制，需要繳納昂貴的場地和設施費用，難以追趕新時期人們快捷的工作步伐。網絡教育通過互聯網遠程傳遞，在繼承和發展了傳統課堂優勢的同時，彌補了缺點和不足，在虛擬的網絡環境，擺脫了有關時間、空間、身份等諸多限制，促進了教育手段的創新，為人們提供了更多接受教育的機會，促進了國民教育水平的提高。

1.2 網絡教育存在的問題

網絡教育的問題主要體現在以下方面：

1.2.1 操作平臺的局限性

網絡教育登錄界面的首頁，一般包含著課程選擇、成績查詢、習題演練、師資介紹等基本內容，這容易導致眾多網絡教育平臺具有相同的首頁模板和計算機程序，不同平臺、不同學科、不同專業沒能充分體現出其獨一無二的課程特色。操作平臺具有局限性，無法充分體現人性化特色和該課程的特殊化要求。

1.2.2 教學方式的一致性

網絡教學中，一般采用計算機程序設定好的流程，授課、復習、習題演練、期末考試、綜合評估為基本程序，流程化操作，無法根據學生的學習特點和成績要求制定相應的教學方式。教學評價流程過于死板，無法像教師一樣考慮其他綜合因素進行分析，這就容易導致考試系統的公平性、評分的合理性受到質疑，無法體現教學權威性。

1.2.3 服務系統的落后性

網絡教育是以計算機的軟件程序為表現載體，將教學課程和學習方式相融合。隨著知識體系更新換代的不斷加快，學術糾錯的發生，課程及時更新也是十分重要的。但是網絡教育服務系統具有一定的落后性和延時性，傳遞的知識和答疑手段相對落后，影響著網絡教育的準確性和科學性。

2 人工智能在網絡教育中的具體應用

網絡教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系統的“剛性”無法符合學習者不同的教學需求，不懂得如何具體因人而異、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特點，可以有綜合考慮各種影響因素，并及時調節，恰好是對缺陷的補充。事實證明，人工智能在網絡教育中的具體應用也取得了較好的效果，主要體現在以下方面：

2.1 專家系統的應用

專家系統是對智能教學系統、決策系統、導學系統以及先進的智能化硬件設備的總稱。傳統的網絡教育是流程化、規范化的，智能化教學系統是對每個流程應用智能化手段，促進教學過程的科學性。

2.1.1 智能決策系統。

在課程開始之前，增設智能決策功能即智能決策系統，類似于學校的入學考試，對學生的學習能力、成績水平、智力狀況進行基本的分析和了解，以學生能力而不是教師要求為教學依據，制定合理的教學計劃和學習方案；通過智能化設計，確定學習成績分階段測試計劃、智力開發方案和考試模擬系統等，通過這些方式，實現對學生能力的充分開發。

2.1.2 智能導學系統

這是通過對學生一定時期學習環境的營造，通過對環境內各影響因素施加措施，為學生的學習提供優質條件。影響因素包括教師、學習資源、外部因素等，一旦學生學習沒有達到預定的目標，教師模塊就會對學生的動態行為做出科學正確的指導，并向正確的學習軌跡糾正；學生學習所需要的參考資料、試卷分析、時事熱點等，會根據學生的學習進展情況及時更新資料庫；學生在學習中遭遇困境，系統會根據智能化發揮引導和提醒功能。

2.1.3 智能教學系統和智能化硬件設備

智能教學系統和智能化硬件設備分別是智能學習系統的軟件和硬件載體。智能教學系統是智能決策和智能導學子系統的綜合，是幾種不同模式的組合與搭配，最終出現適合學生自身的學習模式，并且讓系統關系更加穩固；硬件系統是網絡學習的基礎和載體，包括傳輸設備中的路由器、交換機設備，終端的打印機、攝像頭等。

2.2 其他人工智能系統的應用

2.2.1 語言處理系統

語言處理系統在人工智能領域是一種應用較為廣泛的技術，系統內部擁有錄音模塊、語言識別模塊、轉換模塊和輸出模塊。學生向錄音系統發出聲音，語言識別和轉換模塊將語言轉化為文字顯示在計算機界面上。就目前的技術來說，語言處理系統可以處理簡單口語和書面語言，局限在普通話，隨著語言庫的升級，語言處理系統的功能會越來越強大。這一功能的出現，對學生學習語言口語和減少文字任務有很大的幫助。

2.2.2 知識庫系統

知識庫系統是對知識和數據的整合、匯總和儲存，學生僅依靠記憶中對知識的只言片語和殘損記憶，發揮知識庫強大搜索功能，自動分辨出關鍵詞，并提供完整的數據。這對學生學習記錄的查找和知識的復習有很大幫助，也有助于系統的升級和完善。

3 促進人工智能在網絡教育中應用的具體措施

3.1 加大資金支持

資金支持是發展新科技的堅實保證，政府和相關機構應該重視人工智能在網絡教育發展中的巨大作用，提供政策的優惠和資金撥款，給予場地和設備的支持。有了資金的支持，可以吸引優秀人才開展系統研發和技術升級工作，可以為人工智能的應用提供高性能、高水平、先進的硬件設施保障。

3.2 開展教學實施

應該積極促進人工智能在網絡教育中的教學實施活動，通過一線學習的監測和實驗，推動新技術的普及與應用。在相關專業院校安裝人工智能軟件，也是促進教學實施的有效途徑。

4 結束語

綜上所述，人工智能是一項應用廣泛，可研究性強的計算機前沿技術。通過人工智能相關技術的研究，能夠解決網絡教育中存在的諸多問題，提高學生的學習質量和效率，方便老師的教學管理，以及對教育教學模式將產生深刻影響。

參考文獻

[1]馮佳.虛擬機技術在計算機網絡課程教學中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2011（17）.

[2]王世剛，王紀鳳，尚玉蓮，趙學軍.計算機網絡課程教學中的虛擬機技術應用[J].中國現代教育裝備，2011（01）.

[3]劉健.人工智能在網絡教育中的應用探索[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（06）.

[4]陳建鋒.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].城市建設理論研究.2015（03）.

作者簡介

侯燕（1981-），女，山東省濟寧市人。碩士學歷。現為齊魯師范學院講師。研究方向為計算機應用。

第2篇：人工智能教育政策范文

【關鍵字】人工智能；課程改革；高中；信息技術；課程實施

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年頒布的高中信息技術新課程標準中，首次把“人工智能初步”設置為選修模塊，與多媒體、網絡、程序設計、數據庫技術等一起列入信息技術課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術課程改革的亮點之一。然而，在如今高中信息技術新課改已經全面鋪開之際，人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱，面臨諸多困難和問題。

一 高中人工智能課程的現狀分析

自2004年我國部分省級實驗區開始推進高中新課程改革以來，信息技術課程改革已經開展了四年之久。從目前的總體情況來看，信息技術課程的基礎模塊與多媒體技術、網絡技術、算法與程序設計三個選修模塊的實施情況較好，而數據庫技術與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程，至今在全國范圍內正式開設該課程的學校寥寥可數，少數高中展開了一定的探索和實驗，而大多數學校仍持有觀望態度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現狀：

（1） 課程實施的取向

由于我國長期以來實行的是全國統一的課程與教材，按照統一規定執行教學計劃，對學校和學生的評價也是按照統一標準與方式實施的，因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而，新課程標準中對信息技術技術各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規定，從而使教師對包括人工智能模塊在內的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據，增加了課程實施的難度，造成部分模塊的課程難以開設的情況。

（2） 課程實施的層次

課程實施包括五個層面的變化，即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經做出了一定的努力。在課程標準的指導下，現已出版的五套教材在體例、版面、學習活動、評價等方面進行了多樣化的設計，基本上貫徹了新課標所倡導的課程目標和理念。在組織方式的層次，少數已經開設人工智能課程的學校結合學生的興趣與學校的實際情況，有針對性地開展了課程的組織。然而，仍然有一些地區或學校不愿或不習慣打破原有的課程組織方式，而是采用硬性規定的方式，人為指定兩三門課程，將選修變為必修，限制學生的自由選擇，依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始，在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次，大部分學校還未發生變化或變化還很小。

（3） 課程實施的典型個案

目前國內開展人工智能課程教學或實驗的典型學校如表1所示。總體來看，這兩所學校都地處東南沿海地區，且學校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索，屬于“敢于吃螃蟹”的類型。考慮到課程本身的要求較高，兩所學校都選取了基礎較好的學生開展教學。到目前為止，兩所學校均已開展了三期的教學或實驗探索，任課教師及時總結教學心得體會，并在相關教學刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學經驗。

二 高中人工智能課程的影響因素

根據Snyder的研究，可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面：課程改革自身的性質、校區的整體情況、學校的水平以及外部環境[4]。結合高中人工智能課程的現狀，本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。

（1） 課改自身的性質

課程改革本身的性質是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關性、改革方案的清晰程度、改革內容的復雜性以及改革方案的質量與實用性。結合信息技術新課程改革的相關調查研究，廣大信息技術教師和教研人員對課改的必要性應該認識得比較到位，然而他們對信息技術課程中是否有必要單獨開設人工智能模塊存有疑惑。其次，不少教師對課程改革方案（課程標準）的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標準中的教學理念、實施建議等內容相對抽象，不易把握和理解，缺乏具體的針對性，可操作性不強。再次，人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯，課程內容也相對難度較高。這些因素造成課程設置的必要性不強、實施難度大、實用性不高，直接影響人工智能課程在學校的順利設置。

（2） 校區的整體情況

校區的整體情況主要包括地區的適應性、地方管理部門的支持、教學隊伍的培養、教學研討和交流等等。各地區對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區的學校對課程改革的需求程度不同，從而造成了課程實施的地區差別。從目前開設人工智能課程或教學實驗的學校來看，均分布于東南沿海較為發達的地區。這些學校的共同特點是基礎條件較好，對課程改革的積極性高，敢于進行教學嘗試和革新。此外，地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響，如廣東省為了推動信息技術課程改革，專門出臺了關于課程標準的教學指導意見[5]。其中強調“要特別注意人工智能初步”，并針對人工智能課程提供了較為具體的教學建議，從而促使該省出現了全國最早正式開設人工智能課程的學校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數高中缺乏熟悉人工智能課程內容和教學方法的專業教師，使得學校無法開設該課程。因此，有關人工智能課程的研討和學習交流顯得尤為重要，然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。

（3） 學校的水平

學校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學校是課程改革的基本單位，校長和教師是學校課程改革的動因。校長對課改理念的理解，以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據上級主管部門的意見，結合本校的實際情況，權衡課程改革可能對學校形成的各種影響。在高考的影響下，信息技術課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現象，甚至出現課時常被“侵占”的現象。如果校長對信息技術課程本身不重視，那么要求學校開設人工智能選修課無疑是一種奢望。此外，一所學校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現狀來看，恰好印證了這一點：改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令，也能積極展開各選修模塊的教學嘗試和探索，并自覺地從教學者成長為研究者，而思想保守的學校即使具備了課程實施的基本條件，也不愿積極開設相關的選修課程，長期停留于課程的“忠實執行者”的層次。

（4） 外部環境

外部環境因素主要包括政府部門的重視、外部機構的支持以及社區與家長的協助。各國課程改革的經驗表明，教育行政部門和相關機構的態度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯教育模式的影響，課程改革通常是自上而下的模式，新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式，但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應的調整，因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸，出現“上有政策、下有對策”的情況。此外，社區與家長對新課改的認識和態度也影響到人工智能課程的實施。研究表明，社區與家長更加關心的是新課改是否有助于提高學生的學業成績，是否會給學生造成更大的負擔，而對學生能力的全面發展和個性的培養則是其次的考慮。因此，要使社區與家長認識和了解課程改革的意義和目標，引導其關心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發展，進而才可能使得包括人工智能在內的高中各科選修模塊得以全面開設與實施。

三 高中人工智能課程的反思

通過調查訪談以及與相關授課教師的交流，筆者了解到高中人工智能課程的教學情況和教師的經驗體會。總體來說，該課程的推進情況不如預期理想，需要從課程的設計、管理、教學以及評價等方面進行反思。

（1） 課程設計

本次高中信息技術課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊，從而給學生提供多樣化的選擇。“人工智能初步”選修模塊是作為智能信息技術處理專題設置的，以反映信息技術學科的發展趨勢，體現教育的時代性要求。課程設置的目的在于使學生在技術掌握與使用的過程中，逐漸領會信息技術在現代社會中的應用以及對科學技術和人類發展的深遠意義[6]。然而，以上的描述更多是該模塊的隱性價值，相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術教師較多關注的是該課程的顯性價值：課程能給學生帶來些什么？學生的實踐能力能否有較大提高？教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前，一般不會貿然開課。這一點值得課程設計者和教研人員的深刻思考。

通過網絡問卷調查，不少教師認為人工智能課程在高中開設是有一定必要性的[7]，但并不意味著所有的學生都需要學習該課程。課程應面向對人工智能有一定興趣的學習者，且最好有一定的基礎。事實上，相對于其他選修模塊，選擇人工智能課程的學生并不是很多。因此，結合我國目前的情況，可以考慮優先在發達地區條件較好的部分學校開設，再進一步利用其示范作用，以點帶面，逐步鋪開培訓、指導、交流的規模和影響面，積極穩妥地推進高中人工智能課程的建設。

（2） 課程管理

課程的有效管理有助于提高課程實施的質量。上個世紀90年代以來，我國的中小學課程由原來的中央集權管理體制逐步轉變為國家、地方、學校的三級管理體制。國家負責課程的總體規劃，省級教育部門結合本地區實際制定課程計劃或實施方案，而學校也將有權根據學校傳統或學生興趣開發適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標準，但在地方管理層面并未得到應有的認可。部分地區考慮到高考因素，直接將人工智能模塊排除在學生的選擇范圍之外，無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。

目前我國高中了解熟悉人工智能教學內容、方法的教師十分缺乏，相關教育主管部門需加強該課程的師資培養，邀請教材編寫人員和相關專家，積極開展各級培訓、研討和交流活動，以務實的態度來聽取學科教師的意見，為他們提供一些明確的、可操作的指導和建議。也可以開展優秀教學案例的征集和評獎，通過公開課的觀摩和點評活動，或吸納中學教師參與有關課程改革和教學研究的課題，以此提高教師參與改革的積極性。此外，國內高等師范院校信息技術相關專業應該對新課改作出及時的反應，針對高中信息技術各選修模塊為師范生開設相關的課程，為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。

（3） 課程教學

從已開展的人工智能課程教學或實驗情況來看，主要的教學體會包括：教學對象選取時要有針對性，不宜硬性指定，應結合學習者自己的興趣和學習基礎供其自由選擇；由于課程的理論和技術的要求較高，不宜大量采用“講授法”進行教學，應設計一些有挑戰性的活動供學生實踐；為保證教學進度有序進行，可通過課堂小測及時鞏固所學內容；應提供良好的網絡條件和計算機設備以支持課程教學和實踐的順利開展。

國外一些高校通過遠程網絡的手段與中學合作開展人工智能教學，加快了課程建設的步伐，并提高了教學質量。大學負責教學網站的建設維護，主持與中小學的討論答疑，中學則負責課程教學的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性：讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學建立共同體，協作推動課程的實施。一方面，高校研究人員能為中學提供教學指導建議、技術和資源的支持；另一方面，中學的教學實踐也為高校進行課程教學研究提供了材料和依據。

（4） 課程評價

研究表明，評價目前已成為影響高中信息技術新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看，針對我國現行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現的弊端，新課改力圖在一定程度上改變這一局面，努力使學習者能夠真正獲得全面的發展。但是，在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內仍然無法發生質的變化。高中新課改實施以來，部分省份相繼將信息技術課程納入了高考的范疇，以往信息技術課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而，高考是否解決信息技術課程評價問題的一劑良藥，進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望，目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當前高考科目已經較多，再增加科目無疑會加重學習者的負擔，且很容易回到應試教育的老路上。

其次，雖然新課程標準中提供了關于課程評價的建議，但是其中的內容仍然比較抽象，可操作性不夠。如在信息技術課程標準的評價建議中，提倡評價主體的多元化，關注學生的個別差異，綜合應用多種過程性評價方式，適當滲透表現性評價的理念，等等。這些內容從理念上來講都是很好的，但是如何在教學實踐中加以操作實施，對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且，信息技術課程的每個模塊各有特色，然而課程標準并未就此提供專門的評價建議。因此，一套科學合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結。

參考文獻

[1] 教育部. 普通高中技術課程標準(實驗) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.

[2] 鐘啟泉. 課程論[M].北京:教育科學出版社,2007:207-214.

[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).

[4] Snyder J.B. & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.

[5] 珠海教育信息網. 廣東省普通高中信息技術課程標準教學指導意見 [DB/OL].

[6] 顧建軍等.技術課程標準(實驗)解讀[M].武漢:北教育出版社,004:9.

第3篇：人工智能教育政策范文

關鍵詞：人工智能；會計軟件開發技術；翻轉課堂；知識庫；會計信息化

一、引言

近年來，隨著云計算、人工智能、大數據和移動計算等新技術的發展與應用，知識管理理念的日趨成熟，新興技術對高等學校教育教學模式的改革與創新帶來了良好的機遇。2012年3月13日，教育部印發的《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，旨在推進信息技術與教育教學的深度融合，實現教育思想、理念、方法和手段全方位創新。2016年6月7日，教育部頒布實施的《教育信息化“十三五”規劃》，以期加快推動信息技術與教學教育的融合發展。這些政策的出臺為高校翻轉課堂教學模式的發展提供了明確的實施導向和政策支持，也為重慶理工大學會計信息化國家級精品課程之《會計軟件開發技術》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下簡稱為ASDT）課程實施翻轉課堂教學模式改革與創新帶來了良好的契機。知識庫采用知識表示方式來存儲、組織、管理和使用互相聯系的基礎學習知識、學習過程沉淀的知識和學生自我搭建的知識。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，不但可以調動學生的積極性和主動性，讓課程教學延伸到網絡平臺，還能夠在很大程度上提高課程的教學質量和教學效果。大數據、人工智能、知識庫等技術的發展為翻轉課堂教學模式的有效開展提供了良好的技術支撐，引起了教育界的廣泛關注。周宇等人（2016）提出了一種面向關聯數據的機構知識庫構建方法，該方法能夠覆蓋機構知識庫構建的整個過程，并支持機構知識的資源整合、語義檢索、知識推理和關聯數據。鐘曉流等人（2013）信息化環境中基于翻轉課堂理念的有效教學設計模型，對翻轉課堂產生的背景與緣起、含義與特征、當前的研究進展與實踐案例、相關的技術工具等進行了系統分析。曾明星等人（2014）闡述了翻轉課堂的內涵、應用與研究現狀，分析了軟件開發類課程實施翻轉課堂的可行性，探討了軟件開發類課程翻轉課堂教學模型及其構成要素。劉清堂等人（2016）分析了機器教學、計算機輔助教學、智能導師系統的基本設計理念、關鍵技術以及代表性系統，提出以學習分析為核心的智能技術整合、融合人工智能和人類智能的自適應學習。綜觀上述文獻，現有研究主要從翻轉課堂的可行性和模型等方面去思考翻轉課堂的教學模式改革問題，而利用人工智能、大數據等現代信息技術去改革與創新翻轉課堂教學模式的研究文獻還相對比較匱乏。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，通過全程記錄課上和課下的教學互動過程，可以改善翻轉課堂在教學方式、學生學習方式、評價體系等諸多方面的不足。鑒于此，本文基于大數據、人工智能等技術，探索改進與提升翻轉課堂教學模式改革與創新的新技術與新方法。

二、基于人工智能的春秋戰國翻轉課堂知識的表達

人工智能（ArtificialIntelligence）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，主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、智能監控、智能搜索等核心技術。ASDT課程將語音識別、語義識別、圖像識別和智能搜索等人工智能技術融入翻轉課堂教學改革的同時，導入春秋戰國時期的七國爭霸作為教學情景，將班上所有學生平均分成七個小組，分別對應齊、楚、燕、趙、韓、魏、秦等七個國家，每個小組的學生進行角色扮演，實施“春秋爭霸”翻轉課堂教學。在ASDT教學過程中，在講授會計軟件開發技術和會計數據業務處理流程的同時，讓學生充分參與課程教學活動，強化互動學習，培養學生的團隊協作能力、溝通能力、PPT制作與演講能力、知識消化吸收及應用等能力。基于人工智能翻轉課堂知識庫構建的基礎是將ASDT課堂的課堂教學活動和學生自主學習活動過程中形成的知識符號化的一個過程，通過對知識的映射轉化為可供描述的事實和推理事實的數據結構。在構建知識庫的過程中，知識的表達方式是構建知識庫的關鍵。知識表達方式主要包括描述性、直接性、過程性等表達方式。其中，描述性的知識表達方式是客觀和完整地反映相關專業領域的理論知識，具有準確性和邏輯性的特點。直接性的表達方式是以專業理論知識為基礎，以圖片、視頻、音頻和圖形等方式直接表達知識的本質。過程性的知識表達方式是在教學過程中的積累和總結的經驗知識。以下具體闡述在課堂教學活動和學生自主學習活動中知識的表達方式。

（一）課堂教學活動課堂教學活動由教師圍繞各小組在完成作業的過程中遇到的實際問題，引導學生進行小組作品展示和組織小組間互動討論。在課堂教學活動中，各小組通過PPT演示講解本組作品中所涉及的知識點，運行程序進行作品展示。其他小組針對展示的作品輪流提問，小組回答問題以后，教師對作品進行綜合性點評并打分。最后，教師根據知識庫中的記錄的學生自主學習活動中遇到的問題引導學生互動討論，解決問題，針對學生不能解決的問題，進行重點講解。在整個課堂教學活動中，教師對知識點的講解、評價表現為描述性的知識，而教師和學生的角色高頻切換，教師和學生評價、引導和提問不停迭代的探究式教學過程，表現為過程性的知識。通過語音識別、語義識別等人工智能技術的運用，自動識別和理解學生作品展示、各小組提問、教師綜合點評等教學活動中的語言，轉換為相應的文本，按照知識的表達方式自動分類，并實時傳送到網絡平臺，更新知識庫。

（二）學生自主學習活動將ASDT課程的教學目標和教學內容按主題進行任務分解，根據教學計劃逐步推進，學生根據小組任務在重慶理工大學精品課程網上觀看教學視頻進行自主學習，小組成員合作完成小組任務。學生在學習過程中產生的疑問，可以借助智能搜索技術檢索知識庫，知識庫推送相關知識點，幫助學生解決問題。在學生的自主學習過程中，學生在網頁中通過簡單檢索、組配檢索、限制檢索等手段，進行交互式的訪問，最終獲得所需的知識信息，表現為過程性的知識。學生觀看教學視頻對相關知識點進行學習表現為直接性的知識。

三、基于人工智能的翻轉課堂知識庫的構建

在知識的直接性表達、描述性表達和過程性表達等多種方式下，多角度獲取教學活動中的各種知識以構建知識庫。基于人工智能的翻轉課堂知識庫包括教師編輯維護的知識庫、學生自我搭建的知識庫以及課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫三部分，在教學活動中不停地進行動態更新，形成一個翻轉課堂知識庫的生態循環。其中，老師編輯維護的知識庫是根據教學計劃和教學任務按規則生成課題所需的知識點；學生自我搭建的知識庫是根據學生在網絡平臺上提出的問題，生成的答案和解釋；課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫是自動記錄和存儲學生在課堂上的各種學習行為。基于人工智能的翻轉課堂知識庫，

（一）教師建立維護學生基礎學習知識庫教師首先根據教學總任務和總目標規劃具體小組任務，按照教學大綱小組任務，同時在網絡平臺上編輯學生完成小組任務所需的基礎知識和教學視頻。此環節對課程的翻轉和構建基礎學習知識庫具有重要的指導意義。建立基礎學習知識庫要和小組任務相匹配，并且具備合理性、科學性和可操作性，盡量涵蓋完成小組任務所涉及的知識點。否則學生將無法完成小組任務，也無法有效建立基礎學習知識庫。學生根據小組任務和本小組實際情況，觀看教學視頻和學習資料，滿足基礎知識儲備，完成小組作品。教師根據學生在自主學習過程中提出的問題不斷更新維護基礎學習知識庫。

（二）學生自主學習形成知識庫學生根據教師在網絡學習平臺上的任務，進行自主學習，完成小組的學習任務。當學生提出疑問時，網絡平臺會自動檢索知識庫，找到相應的知識點和教學視頻對學生進行智能推送，學生解答問題。并且在人工智能技術的應用下，會自動記錄學生在網絡學習平臺上的問題，形成并更新知識庫，把學生的學習記錄反饋給教師，幫助教師及時調整教學計劃。

（三）課堂教學活動中形成知識庫在學生的課堂學習中，小組成員進行PPT講解和作品展示，在語音識別、語義識別和自動計分等人工智能技術下，自動記錄和分析小組的作品展示情況、個人發言情況和積分情況。并且自動記錄老師的總結點評和答疑，通過圖像分析技術，自動歸集學生個人的學習資料。同時，把課堂過程中的學生提問、教師答疑所涉及的知識，自動對接到網絡平臺，更新知識庫。

四、知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用

基于人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用主要包括自主學習、課堂教學和效果評價等三個方面。自主學習是指學生在翻轉課堂的網絡學習平臺上進行課前的基礎知識學習和基礎知識自測，并且借助知識庫解決疑問；課堂教學是利用基于人工智能技術構建的知識庫，幫助教師和學生解決教學過程中的問題；效果評價是在翻轉課堂的教學模式下，建立的適合現行教學模式下的學生評價體系，教師根據基礎學習情況，在線統計問題，制定教學計劃。下面將詳細闡述人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動各中的具體應用，如圖2所示。

（一）自主學習在自主學習過程中，學生首先了解教師的小組任務，在人工智能技術的應用下，根據老師的學習任務，智能化地制定學習目標。學生根據細化的學習目標進行自主學習，明確自主學習的課程內容，并根據課程內容和自身情況選擇合適的學習內容。學生通過網絡平臺觀看教師提供的教學視頻或其他形式的學習材料開展學習，對學習收獲進行記錄，最后在網絡平臺上進行知識檢測。同時，應用智能監控技術可以實時監控學生在網絡上的學習情況和發言情況。學生可以根據自己的預習情況，在線提出問題，網絡平臺會根據學生提出的問題自動檢測知識庫，知識庫推送相關知識點和學習資源，幫助學生分析和解決問題。利用智能監控技術，可以收集學生頻繁在網絡平臺上搜索的所有問題。同時，學生也可以將問題進行拍照或者錄制成視頻發送給教師，利用圖像分析技術可以自動識別圖片或者視頻中的問題并且推送給教師，根據問題調整教學內容和教學計劃。

（二）課堂教學教師根據知識庫中記錄的學生自主學習情況，全面系統地了解學生的基礎知識學習情況。知識庫匯總學生在網絡平臺上的發言和提問情況，教師根據匯總的問題在課堂上進行重點講解，使課堂學習更加高效。在學生作品展示、小組互動提問、教師綜合點評等教學活動中，學生和教師可以借助知識庫智能推送相關知識點，幫助解決教學活動中的問題。同時可以智能推理出合適的教學計劃給教師進行選擇。在學生提出問題和解答問題的過程中，智能收集問題和答案，形成知識，更新知識庫。

（三）效果評價效果評價包含教學質量評價和學生評價兩個環節。其中，教學質量評價是全面、系統的了解學生的學習情況和知識儲備情況下，合理、客觀地評估教師的教學質量。學生評價是考核學生的知識掌握情況、交流與溝通能力、演講能力、協作能力、PPT制作能力、課堂參與程度和小組展示情況等。在基于人工智能的翻轉課堂教學模式下，學生評價包括課堂教學活動和學生自主學習活動兩個部分。通過語音識別和語義分析技術等人工智能技術，詳細記錄每一位學生在課堂上的發言情況、小組展示情況和教師對作品的點評情況。通過大數據分析技術，可以全面地了解學生在課外觀看教學視頻的情況和自測情況。因此，這種學生評價方式更加具有合理性和精準性。

五、結論

與傳統的ASDT課堂相比，基于人工智能下的翻轉課堂知識庫的構建促使教學逐步從靜態走向了動態，實現了以學生為主題，教師為主導的課堂教學理念，是適應新時期ASDT課程教學改革的必然。在基于人工智能的翻轉課堂教學模型下，一定程度上改進了翻轉課堂中的課堂教學、學生自主學習和效果評價等模塊，有效督促學生自主學習，幫助學生在線答疑，同時更加綜合地對學生進行考評，讓老師教學更加高效。人工智能技術的廣泛應用對于解決翻轉課堂教學當前所面臨問題的是較為理想的方案，它有助于提升翻轉課堂整體的教學水平，促進翻轉課堂的快速發展。

參考文獻：

［1］周宇、歐石燕：《面向關聯數據的高校機構知識庫構建方法研究》，《圖書情報工作》2016年第1期。

［2］劉清堂、毛剛、楊琳等：《智能教學技術的發展與展望》，《中國電化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡國民等：《軟件開發類課程翻轉課堂教學模式研究》，《實驗室研究與探索》2014年第2期。

［4］鐘曉流、宋述強、焦麗珍：《信息化環境中基于翻轉課堂理念的教學設計研究》，《開放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、張寶輝：《翻轉課堂與翻轉學習:剖析“翻轉”的有效性》，《遠程教育雜志》2016年第4期。

［6］王紅、趙蔚、孫立會等：《翻轉課堂教學模型設計》，《現代教育技術》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移動學習的O2O翻轉課堂與應用研究》，《中國電化教育》2015年第10期。

第4篇：人工智能教育政策范文

提到人工智能，我們應該不陌生，目前已經有很多智能產品進入到我們的生活，如智能手表、手環等這類可穿戴的設備，更吸引眼球的無人駕駛和服務機器人也都慢慢進入我們的視野。

根據VentureScanner的統計，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美國以499家位列第一。中國人工智能領域約有65家創業公司獲得投資，合計29.1億元。相對于全球人工智能市場，中國人工智能市場依舊是一個有待進一步開發的市場。

巨頭紛紛布局人工智能，行業技術卻有待提升

如今，全球有近千家人工智能公司，覆蓋到62個國家的語音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語音翻譯和智能機器人等十余個產業，基礎技術、人工智能技術、人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節，而國內涉及人工智能領域的公司也早已破百。不論是國外還是國內的科技巨頭和風投機構都在布局人工智能這條產業鏈，以尋求占得人工智能市場一席之地。

全球AI陣營：3月份的谷歌阿爾法狗機器人大勝圍棋高手后，令谷歌名聲大噪，也將人工智能再次推向全球熱浪中。在無人駕駛汽車方面，谷歌無人駕駛汽車測試歷程已超過200萬公里，并對其不斷地測試和改進；微軟在人工智能方面的技術研究投入已超過20年的時間，其人工智能機器人小冰是人工智能伴侶虛擬機器人的生態模式；Facebook的聊天機器人“M”，是基于其用戶和社交形態而成的智能助手，除了能夠回答用戶問題、查閱信息外，還能夠幫助用戶完成一些生活操作，如購買商品、餐廳定位、安排計劃旅行等。

由谷歌、微軟和Facebook為代表的全球AI市場，在語音識別、機器視覺等產品上有了豐富的研究、開發，而在人腦科學、深度學習感知等領域上的研究也在不久會有所突破。

國內BAT巨頭陣營：百度的人工智能技術體系包括百度研究院、百度大數據、百度語音、百度圖像等技術，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技術在國內處于領先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能話術體系下展開的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云為基礎的業務藍圖的生態模式；相對于百度、阿里，騰訊在人工智能方面進展相對比較緩慢，目前推出了Dreamwriter和微寶等產品。

然而，縱觀國內外人工智能領域的市場，巨頭們在人工智能領域都已布下棋局，但是巨頭們的人工智能都是在為企業自身以及企業相關業務進行服務。目前的人工智能市場，大多數的企業都還存在一定的技術難關，尤其是初創企業。這些企業急切需要一些人工智能技術服務來為自己提供技術支持、幫助。

此外，對于很多正處于轉型的企業來說，他們處在需要人工智能技術服務來加快信息化建設的關鍵時刻，自身沒有技術優勢和人工智能技術基因，發展就會受到限制。

企業信息化建設需求緊迫，AI技術服務商紛紛現身

互聯網時代下的經濟發展，企業要轉型就要加快信息化建設，而讓信息化技術來轉變企業業務需求的方法無疑是具有很大的操作性和實用性的。然而，很多傳統企業自身沒有IT新技術基因，自己再投入資金來研發、培養團隊這不太現實。所以這些傳統企業更多的是想要依靠擁有AI技術優勢的企業來提供技術服務，這個急迫的需求則推動了國內AI技術服務市場的發展。

在人工智能風靡全球的浪潮下，隨著國家對人工智能公共創新服務領域的不斷重視，并提出多個政策鼓勵、支持，人工智能這塊市場出現了為各個行業提供人工智能解決方案的服務商。這類智能機器人的服務企業定位很明確，就是為行業人工智能開發多樣化的產品功能，產品差異化也很明顯，這能夠為行業工作模式帶來快速的改變和發展。

1、提供智能語音技術的服務：在智能語音技術方面，科大訊飛股份有限公司的訊飛“超腦”在語音識別、語義理解、口語翻譯、機器評測方面上取得了一定的應用成果，其智能語音核心技術在國內智能語音上也是數一數二的企業。

在今年的安徽兩會上，科大訊飛的智能會議系統正式亮相，會議代表手持話筒在現場發言時，屏幕上能夠快速、準確的、實時的顯示相對應的文字，滿足了會議的圖文直播需求。因此，人工智能在語音識別、口語翻譯上的應用范圍廣，能夠為企業的辦公方式帶來很大的便利。不過他們在語音技術上，尤其是機器人對地方方言和口音的識別依舊存在著不足，因此，技術服務商還是要加強對AI機器人的語音培訓。

2、提供人工智能引擎平臺的服務：在傳統行業的智能化服務上，目前，廈門快商通科技股份有限公司和上海智臻智能網絡科技股份有限公司都提供了較為完整的技術解決方案。廈門快商通科技股份有限公司主要研發的平臺為小快人工智能引擎平臺，重點在人機交互領域進行平臺技術輸出。此平臺是在開放小快自身核心語義理解和交互能力的基礎上，針對第三方開發者建立的基于“云端”智能的網絡虛擬機器人服務平臺。

快商通將小快人工智能引擎平臺的智能服務引擎和管理平臺放在“云端”，客戶通過SDK、API、第三方應用等渠道接入小快人機交互引擎平臺，客戶可以隨時調用云端智能機器人的語音識別、智能應答等功能，并可根據需要定制機器人知識范圍，實現智能服務機器人交互技術的遠程接入。

目前，小快人工智能引擎平臺已在智能客服、智能教育、醫療領域成功落地，獲得大規模技術調用。其簡潔、高效、智能的技術輸出方式，使得快商通在智能家居、電子政務、自媒體、游戲、教育等領域迅速積累了大量用戶資源。

3、提供物聯網人工智能的服務：在物聯網人工智能方面，北京云知聲信息技術有限公司的“云端芯”，圍繞自身智能語音識別和語音理解等核心技術優勢來打造的生態體系。利用大數據為各個產品方案實現落地，并收集的數據經過大數據處理轉化成最終服務，目前在家居、汽車、醫療和教育等領域有所應用，在國內的后裝車機市場70%的自主廠商的語音交換皆由云知聲提供技術服務。

4、提供智能家居方案的服務：浙江風向標科技有限公司的“VANE”，主要是應用在智能家居上，可以進行個性化的生活場景定制，在一定程度上為用戶的家居生活提供智能化服務，但相對來說，應用在家居場景服務中的產品種類還是比較少的，功能也比較簡單。因此要真正實現智能家居還需要技術服務企業開發出更豐富的、智能化的產品功能。

5、提供多種AI技術融合的服務：北京捷通華聲科技有限公司的靈云全智能能力平臺，將智能語音交互、圖像識別、語義理解、生物特征等技術進行整合，解決企業的具體需求。

可以說，國內不斷涌現出來的人工智能技術服務商在語音識別、翻譯等方面上都有技術優勢，并在產品開發上耗費了多年的研究準備時間。在發展前期瞄準了可以發揮自身技術優質的行業領域，利用人工智能技術來幫助更多企業解決行業痛點，同時又能夠使自己在國內人工智能市場上站穩腳跟。這符合當前我國人工智能市場不太成熟的行情，也能夠使創業企業在摸索中成長。

AI技術服務商為企業在轉型中的信息化建設提供了很大的動力和支持，而企業在轉型過程中，首先改變的是業務辦理方式和營銷方式。傳統企業在業務中常常要與消費者進行直接的溝通與交流，因此企業在售前售后的客服團隊人數數量是龐大的，工作量一般也會很大；傳統企業的營銷方式要與時俱進，依舊離不開互聯網思維，而人工智能服務商無疑可以為企業解決這些難題，提高其工作效率和營銷決策的準確性。

企業客服市場需求大，或能借力人工智能起飛

根據艾媒咨詢的統計，目前國內的客服市場規模已超過千億，而隨著移動電子商務和O2O市場的發展，國內客服市場將從傳統PC端和電話客服的工作方式中逐漸轉向移動客服，客服市場潛力巨大，也使更多人工智能技術服務商爭相進軍，爭搶市場的一杯羹。

為企業級用戶提供服務的智能機器人廠商，其定位很明確，就是專門針對智能客服機器人領域進行優化，以尋求在企業客服服務中占領市場，其開發的產品功能模式多樣化，也能夠為部分人群的工作模式帶來積極的推動作用。

模式一：智能客服機器人或插件服務

云問是一個智能客服機器人SaaS服務平臺，可以通過機器人問答來模擬人工客服為用戶提供客服服務。曉多機器人，從2013年7月開始在淘寶賣家服務市場上線旺財客服機器人，能夠模擬真人以自然語言與買家進行對話。

這一模式在一定程度上就已經初步解決了企業在客服上的問題，尤其是電商企業的客服人員面對大量的客戶咨詢，會出現來不及回復和重復回答問題等情況，將重復的、簡單的問題交給智能機器人可以節約時間并節省人力成本，不過他們并沒有深入到企業客服領域的其他方面。

模式二：機器人客服+人工客服+工單系統

該模式下的七魚、智齒科技、愛客服等服務商，在機器人客服上，通過智能機器人智能解答客戶問題，提供永不離線的客服服務，可以降低80%的客服人力成本；在工單系統上，則支持多種方式創建工單，為跨部門協作和問題及時跟進提供了便利服務；為企業提供統一客服工作臺，為客服提供客戶畫像、問題分類、歷史會話等繁雜問題的簡化集成。

這一模式為企業搭建了智能的、多渠道客服系統，通過大數據實現企業對用戶的細分，實現智能化管理，在一定程度上改善企業和用戶的關系，促進企業更好、更快地發展。進一步拓寬了人工智能技術為企業客服提供的服務。不僅實現機器人的智能客服，還完善了工單系統，為部門之間團結協作提供便利。

模式三：呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統+大數據挖掘

快商通、Udesk、小能科技等服務商將呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統模式作為自己的產品模式，不過Udesk、小能科技的人工智能技術是與云問達成的合作。快商通的人工智能技術則是自主研發。這種模式下的人工智能技術在呼叫中心的應用是實現自助服務、人機融合、運營支撐，可以很大程度上地節約了人工成本，同時快商通在現有的客服體系中采用大數據挖掘模式，并且利用大數據分析了解用戶需求、解決營銷問題。

在客服工作處理上，大部分的簡單、高頻、重復性問題交給客服機器人處理，小部分無法解決的則轉交給人工客服。通過精準地理解客戶問題并匹配最佳答案從而提高回復準確效率，同時通過機器人在線解答重復率高達80%的問題，從而減輕人工座席負擔，減少企業的客服人工成本。

在數據營銷解決上，通過海量行業數據的收集、分析，為企業提供行業營銷推廣熱點、價格定制等解決方案，實現企業的PC端、移動端一體化的數據營銷。這對企業來說可以快速的實現營銷決策，但是也要結合實際的市場行情來做出判斷，不能過度依賴于人工智能。

這一模式很好地利用了人工智能在行業的客服方面提供高效率的工作服務，同時又運用大數據分析為企業提供營銷，這在一定程度上能夠實現企業的信息化建設與發展，更好地應對市場的變化，及時作出營銷決策。

隨著移動互聯網的發展，企業的客服需求越來越大，人工智能能夠解決傳統呼叫中心因人工客服人力成本耗費大、用戶等待時間長、客服渠道繁瑣、接入方式繁雜等痛點，從而為企業提高運營效率、降低軟件的使用成本，使企業能夠更好地實現轉型，朝著信息化建設方向快步前進。

人工智能普及速度加快，技術服務商成幕后英雄

第5篇：人工智能教育政策范文

一、人工智能應用于稅收征管的必要性分析

1.優化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務部門的納稅服務有網絡和辦稅服務廳兩種方式。利用人工智能技術，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務機構仍可以使用人工智能系統。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務服務機器人提供自助稅收服務、發票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務，也受到了公眾的好評。2.實現稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內建立了信息收集系統。政府應建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務辦公系統，運用人工智能技術分析大數據，連接各稅務機關的信息，整合分散的資源并重新開發一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關性，確保信息的對稱。3.創新檢查手段，兼顧公平速度質量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務的興起，納稅人收入來源的不明確和生產模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務部門應依靠人工智能技術，建立稅收風險的預防和控制系統，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統過濾后，發送給不同的部門進行監控和定期檢查，從而遏制不法行為發生。5.節省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應用于稅務審批事務。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術的發展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關，但稅收人工智能技術還存在技術方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統的專家系統。計算機經過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務專業知識+稅務專家經驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統的技術支撐，人工智能應用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務專業中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現。另外，在稅收征管領域，人工智能廣泛應用之后，普通稅收專業人員的數量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發票業務等可以輔以人工智能系統。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發展的重要成因。3.適應智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應用和數據的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權利。目前，我國還沒有關于“人工智能數據的應用和保護”的規定。建議從法律條文上體現對公民的隱私保護。

三、完善人工智能應用稅收征管的對策

第6篇：人工智能教育政策范文

[關鍵詞]高校；共享財務；財務轉型

隨著科學技術的迅猛發展，人工智能作為前沿科技之一，應用范圍不斷擴大，也給人們的生活帶來了極大的改變。從人機對弈，到自動駕駛汽車、人形機器人，再到弱人工智能階段，人工智能對產業結構、城市形態及生活方式都帶來了巨大的改變。對于財務來說，也實現了從手工記賬到會計電算化，再到財務共享的轉型，讓過去的不可能變為可能。依托互聯網技術，會計電算化走向財務信息化，而財務共享服務中心及相關信息技術的發展，是財務領域又一次里程碑式的革命。

一、高校財務管理現狀及發展趨勢

近年來，隨著高校規模的日益擴大，財務管理模式面臨著巨大的挑戰。國家財政對高校的經濟支持力度越來越大，學校可支配經費數額越來越大，多校區、多模式辦學，異地機構等的建立需要財務部門更合理、科學的安排資金收支，以達到學校資金使用的最優配置。學校各部門間業務往來頻繁，溝通不通暢，財務管理工作變得更加繁瑣，業務量大，效率不高，而國家對高校的資金監管卻逐步提高，這就需要一個共享平臺實現數據的互聯互通、集成管理。隨著人工智能等信息技術的出現和發展，給高校財務管理帶來了新的機會和挑戰。

二、高校財務工作存在的問題

如何解決繁瑣的財務報銷流程，為科研人員松綁，是學校落實科研“放管服”的重要舉措。改革簡潔易操作的財務報銷系統，提高會計信息化水平，提升服務質量，簡化報銷流程，是現在每個高校財務管理人員急需解決的問題。

(一)財務報銷業務量大

隨著高等教育的快速發展，課題項目、研究經費不斷增多，為了避免老師在課題經費使用過程中的虛假支出，國家大力推行電子發票，同時要求使用公務卡進行結算付款，這使得日常報銷中需要核對的信息量急劇增加，給財務人員帶來了工作難度。

(二)政策宣講不到位

隨著國家財經法規及制度的不斷更新完善，財務政策不斷推陳出新。面對數量龐大的師生群體，如何深入的宣講政策制度存在著一定的困難。師生對財務制度了解不透徹，容易造成信息傳遞不到位、不及時，將簡單的報銷業務變得復雜化，降低辦事效率。

(三)報賬員頻繁更換

目前很多課題組缺少科研助理，不同的教職工經常使用同一個經費號，有時還會找學生辦理財務報銷手續，由于不同人員對財務政策的掌握和理解不一致，或者對報賬流程的把握不到位，經常造成單據材料不完備而退單，無形中給財務工作人員造成了返工，增加了時間成本。

(四)財務人員配備不到位

由于報銷內容不斷細化，財務人員工作量不斷提高，無形中也帶來了巨大的工作壓力。目前各高校人員編制均有所限制，學校不得不大量聘用人事，造成人員素質層次不齊。同時，大量簡單的重復性工作，仍需要工作人員人為判斷業務發生的真實性，在不斷提高的服務要求下，極度考驗工作人員的業務素養和溝通能力。

(五)會計信息化水平不高

盡管當前的人工智能技術已經被大規模的應用在現有的財務系統工作中，但智能化手段還不夠高，很多重復、繁瑣的工作仍未解決，不能推動財務工作的轉型。例如預算管理，由于預算管理缺乏相關的信息化系統，信息化水平較低，管理效率低下，現階段還存在通過紙質預算申報書來進行預算信息收集，通過“二上二下”再將最后審定的預算數下發到學院，這樣的預算管理系統是較為落后且不方便的。

三、高校財務工作轉型路徑

(一)建立財務集中核算管理系統平臺

該平臺將整合目前財務資源，實現報賬、審批、審核等業務支撐，具體包括綜合財務管理、共享運營、預算管理等系統。在功能上支持業務填單、審批，財務審核，會計憑證自動生成等功能，通過系統設定規則校驗、預算校驗功能，提高業務處理效率同時加強財務管理。搭建電子報賬系統、電子影像系統、發票采集系統、發票管理系統、共享運營系統、電子檔案系統等于一體的財務共享平臺。

(二)搭建智能化報銷平臺

1.利用OCR技術減輕報賬負擔。通過人工智能技術，將高重復、技術含量低的體力工作通過計算機進行處理，實現會計核算流程自動化，可以大幅提升會計人員的工作效率，如將核對發票抬頭，計算發票金額等人工識別工作改為自動識別校對電子發票，即利用OCR技術，自動提取發票信息，填寫報銷單據，完成發票真偽查驗并提交至影像服務器進行票據保存等工作。2.搭建商旅共享平臺。通過商旅共享平臺，實現一站式差旅服務功能。平臺對接同城商旅，差旅費由供應商墊資，師生通過平臺下單，商旅平臺按月統一對賬開票，同時實現與財務管理系統、網上報銷系統無縫對接。不僅可以實現差旅行為的事前審批管控，同時解決了師生墊資和借款問題，出差標準、預算和資金控制集中管理，后期的自動對賬也解決了報銷時手工粘貼報銷發票的繁瑣手續。既簡化流程，又減輕一線財務人員的工作量，降低成本，提升效率。

(三)建立業財稅一體化的財務共享中心

將重復性大的流水線工作進行集中處理，同時將采購、費用核算、資金管理、往來款管理、合同管理及預算管理等模塊進行整合，搭建全流程的財務共享信息平臺，不僅實現了學校財務工作和職能的整合，也提高了財務管理的效率和質量，在方便師生隨時隨地進行報銷審批的同時推動了財務工作的快速轉型。1.實現線上審批和財務審核。通過整合現有財務資源，實現報賬、審核、審批、支付等全流程管理。財務集中核算管理系統平臺在功能上支持業務審批、報銷單據填報、會計憑證自動生成等，并通過設定校驗規則和預算控制規則提高業務處理效率，增強風險控制力度。系統承載了員工自報賬初始至業務領導審批、財務審核、付款會計支付的全程業務及財務信息，支持所有納入的上線單位費用報銷業務的流程化、標準化、高效率處理。2.實現報賬共享。所謂的報賬共享是建立在核算共享的基礎上的，即前端的網上報賬流程全部通過共享的模式，借助電子影像化，實現全單位模式下，財務人員處理多部門各單位的報銷、核算、稽核、發票查詢等模式，同時將預算、核算進行全面共享，各權限人員均可瀏覽。3.實現采購管理智能化。在采購共享方面，借助成熟的電商平臺，實現辦公用品、專用材料等在線采集訂購，確保交易的真實性和完整性，同時減少人員自行墊支資金，和項目掛鉤，統一結算，實現消費業務和財務業務自動化結算，使財務數據和業務數據融為一體，方便數據提取和統計。4.實現發票管理稅務共享。基本的會計核算發票有交通費、餐費、住宿費、辦公費等類型，現階段普遍采用機打發票和電子發票。票據報銷業務占據著高校財務業務的很大比重，投入的人力也是最多的。在稅務共享模式下，發票管理模塊可以通過共享平臺進行自動驗真及，在提升業務合規性的同時可以大大降低重復報銷的問題。5.將合同管理與往來款管理掛鉤。通過引入合同管理系統，可以利用完善的管理流程和標準來規范合同的管理。將合同管理系統與其他業務系統間數據實現互聯互通，對合同履行階段、狀態進行統計監控，同時與往來款管理掛鉤，實時統計支付情況，隨時做到異常預警。通過啟用合同結算功能，實現合同關鍵信息管理，并支持上傳電子附件，連通電子影像系統進行影像掃描與影像查詢，實現合同的無紙化調閱。合同臺賬模塊可通過登記合同關鍵結構化數據，在電子報賬系統報賬時關聯合同，進行收付款計劃控制，從而實現合同控制。

(四)建立全面預算管理系統

通過建立預算管理系統，學校各單位可在線進行預算信息填報并進行線上審核，無需遞交紙質材料，大大提高學校的預算管理水平。在深入分析高校預算管理實際情況和普通要求的基礎上，結合學校預算管理模式和思路，建立包括：預算申報、預算編制、撥款下達、預算執行、執行分析、預算考核在內的完整有效的全過程預算管理系統。預算管理系統和財務系統共用一個數據庫，主要用做后臺接收、處理數據，可實現學校二級單位預算申報、審批、調整、撥款、執行等一系列線上管理模式。

(五)建立電子檔案系統

財務共享模式下的檔案管理，通過電子影像化管理系統來實現，電子檔案系統通過與網上報賬系統、核算系統、電子影像系統等其他業務系統的無縫集成，實現憑證電子化的無縫管理。電子檔案系統將公司會計檔案納入系統管理，實現會計憑證和電子影像的自動匹配、分冊，檔案的歸檔、借閱等，在系統內有跡可查，方便原始憑證的調閱和查詢。

(六)建立稽核管理系統

為方便稽核業務的開展，減少線下手工翻閱憑證，建立稽核管理系統。涵蓋憑證、預約單、資產等數據資源，以數據為基礎，工商、稅務發票為接口，隨時調取賬務系統和網報系統。將違反規則的業務視為風險業務，并支持告警推送，事前、事中、事后全方位稽核。現階段事后稽核使用較多，通過檢查連號發票、賬務處理不規范、疑似拆分合同等情況，形成稽核報告，并反饋財務審核人員及相關經費負責人，在督促經費使用的同時，提升會計核算質量。大數據是推動社會走向智能化的重要驅動力，大數據、電子發票、會計電子檔案等的快速發展以及人工智能在財務上的應用，為共享財務奠定了一定基礎，目前高校需要不斷加快速度，進行研究探索、發展完善，建設財務共享中心不僅能夠實現財務集中，更重要的是推動高校財務順利轉型。

[參考文獻]

[1]張樂.人工智能背景下高校財務管理轉型問題研究[J].經濟研究導刊，2020(19):104-105.

[2]李曼.淺談人工智能背景下的高校財務轉型[J].現代營銷：信息版，2020(5):32-33.

[3]關欣.關于人工智能對高校科研財務工作積極影響的探討[J].經貿實踐,2020:198-199.

[4]汪晶.人工智能在高校財務服務中的應用研究———以電子科技大學為例[J].教育財會研究，2017,28(6)：76-80.

[5]金昕瑋.高校財務共享管理模式的應用分析[J].納稅,2017(15):49-49.

第7篇：人工智能教育政策范文

面對門類眾多、名目繁雜的專業，到底應該選擇哪個？由于很多考生及家長對高考志愿填報中的專業選擇缺乏較為全面的了解和清醒的認識，缺少對教育政策動向的關注，對學科專業發展趨勢沒有科學預判，加上對自己的個性、未來職業規劃不準確、不到位，因而在專業選擇中無所適從，出現盲目扎堆當下擁擠的“熱門專業”、根據專業名稱隨意選擇專業等非理性行為，甚至出現入學后無法適應專業學習等問題。如何科學把握、理性選擇適合的專業呢？

新增專業點

2019年3月，教育部印發通知，公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，確定了同意設置的備案專業、國家控制布點專業和新增目錄外專業點名單。本次調整共增設專業點2072個，其中新增備案本科專業點1831個，新增審批本科專業點241個，調整學位授予門類或修業年限專業點40個。本次備案、審批和調整的專業點，將列入相關高校2019年本科招生計劃。同時，教育部引導高校做好余量消減，撤銷部分不符合學校辦學定位和特色的專業點416個。

據何小虎介紹，新增備案專業數量最多的是數據科學與大數據技術，占據首位，本次共有196所高校新增；位于第二位的是機器人工程專業，新增該專業的高校數量達到101所；位于第三位的是智能科學與技術，新增該專業的高校數量達到96所。此外，智能制造工程（50所）、網絡與新媒體（34所）、數字媒體藝術（29所）、學前教育（27所）、商務英語（26所）、助產學（25所）、健康服務與管理（25所）、大數據管理與應用（25所）、小學教育（21所）、互聯網金融（21所）等新增專業也非常火爆。新增審批專業中，人工智能收獲了較多高校的青睞，登上了榜首，新增審批該專業的高校數量達到35所，新增網絡空間安全專業的高校有25所，新增會計學的高校有13所，跟隨其后的分別是航空服務藝術與管理（12所）、信息安全（10所）、旅游管理（8所）、兒科學、臨床醫學、法學、中醫養生學、中醫兒科學。

今年，我省高校新增專業點44個，有蘭州大學的漢語國際教育、蘭州理工大學的機器人工程、蘭州工業學院的物聯網工程、甘肅醫學院的助產學以及蘭州文理學院的表演專業等。

撤銷專業點

各高校撤銷的專業，以信息技術類為主。具體到各類專業，17所高校撤銷了服裝與服飾設計專業，13所高校撤銷了教育技術學專業，12所高校撤銷了信息與計算科學專業。位列其后的分別是信息管理與信息系統、產品設計、公共事業管理、自然地理與資源環境、網絡工程、數學與應用數學、工業設計、服裝設計與工程、電子信息科學與技術、編輯出版學、生物技術、廣告學、電子科學與技術等專業，撤銷數量也較多。

撤銷的專業主要集中在服裝與服飾設計、教育技術、信息與計算機、產品設計等。這些專業有的是因為學校資源不足，有的是因為不再適合當前社會需求。以計算機專業為例，20世紀90年代互聯網方興未艾，開設計算機專業的學校還很少，而如今很多計算機相關基礎專業已經飽和，需要的是高層次、創新性的專業和人才。

特點趨勢

專業建設主要遵循三大導向

何小虎認為，需要導向、標準導向和特色導向已成為專業建設的主要遵循。在新增專業點中，關于智能、網絡、媒體、數據的專業占據絕大多數，幾乎占據了新增專業點的一多半；教育、健康、旅游也是趨勢不減。可以看出來，專業審批把服務經濟社會發展需求放在優先位置，確保專業發展的“小邏輯”服從經濟社會發展的“大邏輯”，根據新科技革命和產業升級、改善民生、國家對外開放戰略需求，增設了一批新專業。

一是面向新科技革命和產業升級，支持高校設置新一代信息技術、高端裝備、節能環保等相關專業。增設數據科學與大數據技術專業196個、機器人工程專業101個、智能制造工程專業50個、人工智能專業35個、新能源材料與器件專業15個。二是支持高校設置相關急需專業。增設學前教育專業27個、健康服務與管理專業25個、助產學專業25個、小學教育專業21個、康復治療學專業8個、兒科學專業7個。三是面向國家對外開放戰略，支持高校設置國際化人才培養相關專業。增設漢語國際教育專業14個，新設國際組織與全球治理、國際新聞與傳播、塔瑪齊格特語、爪哇語、旁遮普語等新專業。

第8篇：人工智能教育政策范文

 

為什么男性和女性會在網上看到不一樣的招聘廣告?

 

縱觀對智能機器的頗多微詞，其中一條尤為醒目，那與谷歌創建的廣告定位算法所提供的招聘廣告有關。根據卡內基梅隆大學的研究顯示，谷歌的高薪職位推薦存在重男輕女的現象。

 

研究人員模擬創立了求職者的用戶資料，這些用戶從未有過網頁瀏覽歷史，除了性別不同外別無二致。當這些模擬用戶進行網上求職時，較之模擬的女性求職者，模擬男性求職者總能收到更多高薪職位的廣告。男性用戶能收到1852個廣告，而女性用戶僅收到318個。與此同時，在谷歌圖片搜索中輸入“CE〇”，顯示的只有男性照片，女性貝不見其蹤。

 

對從事研發推薦引擎的人們來說，此事應該是個不小的觸動。諸如此類的推薦引擎,都是基于受眾群體的總體表現來進行推薦的，包括亞馬遜推出的“購買此書的顧客也同時購買”和谷歌的搜索清單在內，都是如此。如此說來，智能機器學習到的一切偏見與判斷通常都來自人類用戶自身。銀行系統也不能幸免，他們通過審查客戶的歷史信用記錄來預估客戶償還貸款的能力，從而做出決定。推薦引擎通過調査用戶的各項特質，包括性別和種族，以此推出在它眼中最適合的廣告,換取更高的點擊率。

 

不過，用一個簡單的辦法，就能打破機器抱有的這些“成見”。如果你輸入“女性CEO”，然后再搜索行政領導職位的話，智能算法會給出一個更為公正的搜索結果。當然了，這是因為你的搜索歷史也表現出了差異性的緣故。

 

難道智能算法是與生俱來的性別歧視者嗎?

 

看來，要想消滅機器惹出來的性別歧視現象，還是得靠用戶負任蒙勞了。由于人工智能算法“忠佞不辨”，人類的行為無論好歹都被它悉數學來。所以，智能算法是與生倶來的性別歧視者嗎?在對抗性別歧視的征途上,智能機器究竟是敵是友呢?

 

為了促進工作上的性別平等意識，消滅推薦引擎的歧視現象，我們可以采取措施，訓練搜索引擎拓寬其用戶的多樣性，使引擎更好地解讀人類的意圖。

 

除了盯住年齡、性別和其它零星的人口統計數值外，引擎可以接受訓練，通過更為成熟的機器學習法則，找#更加詳盡的客戶資料和在線用戶數據，從而給予更加個性化的推薦。

 

此外，人工智能系統，尤其是語言程序,有助于展示人們不知不覺就在工作用語上流露出的性別歧視問題，并且有助于展現員工的情緒活動和公司的企業文化。不僅如此，人工智能還可以提高篩選和招聘的多元性。

 

人工智能可以作為歧視用語的“拼寫檢查”工具嗎?

 

很多企業和組織都在促進多樣性上有所投資。據有關性別紅利的報告顯示，相較于其它企業，女性在董事會任職I或擔任高管的企業能更好的留住員工，其人員流失率僅為其它公司的80%,員工的工作積極性會增加12%,企業盈利i能增加47%。

 

不過，如何確保我們的投資有可靠的回報呢?一項稱作情感識別的技術可|以幫助人們更好地意識到員工對工作的真實想法。該技術通過分析用詞來識別!人們的情感。如果相比較男性而言，有更|多的女性認為“領導力”或“升職”這樣i的字樣令人反感，那么公司可要對其差|異政策多加留意了。

 

據《紐約時報》的報道，本杰明施|密特教授收集了1400萬名學生的自然語!言數據，通過調查學生們對教授的在線評估，反映出了學生潛意識里對教授的性別歧視觀念。

 

數據表明，人們更愿意假定男人無|辜而非女人。對于同一種品質，對男性更丨愿意用褒獎之辭,對女性則多為批評。例如，人們夸獎男性教授的資質聰穎，“超凡脫俗”，但倘若換了女性教授，人們就批評她過于“飛揚跋扈”。

 

在工作中，人們對女性領導的態度丨也是如此。每當到了進行工作表現反饋|或升職評比的時候，性別歧視現象就|尤為突出。要是有個軟件能檢測反饋信|里的性別歧視用語，甚至能把它們標注I出來就好了，那樣我們就能看到到底有多少數不清的歧視用語出現，估計和拼寫檢查或語法檢測劃出來的“拼寫或語法錯誤”一樣多。實際上，如果能提供像施密特教授所展示的那類數據，人們是可以利用情感識別技術來實現這一切的。

 

當機器人成為面試官

 

搜索過程是招聘和升職的一個關鍵環節。在這一環節中，人們通過對應聘者個人資料和簡歷的篩選匹配出最合適的人選。自然，預測分析技術能使得這一進程更加公平。

 

通過編程設計，搜索引擎可以做到全面撒網，不偏不倚，在世界范圍內挖掘潛在的人才。這種引擎不僅可以看到用戶的網上形象,包括他們的網絡個人檔案、發表作品、社交圈以及在線自我展示等，還能利用自然語言處理技術分析出適合用戶的潛在工作崗位。潛在的雇主可以在系統中增加差異性的權重，整個初始步驟都可以實現完全的自動化。

 

此外,預估面試常常可以發掘應聘者的個性和領導力潛能。許多的在線測試和調查問卷都是為了達到這一目的而設計的，而人工智能科技則可以幫助此項技術更上一層樓。人工智能面試官是這樣進行面試的:它向應聘者提問，然后利用圖像識別和語音識別技術判斷應聘者在回答問題時的面部表情、手勢、肢體語言以及語音語調，最為重要的，是從自然語言的角度對應聘者進行考量，考察他們對問題答案的理解，從而多方面的判辨應聘者的回答。相較于人類面試官,智能機器的優勢在于它可以無限延展。虛擬面試官完丨全可以和搜索引擎一較高下，搜索引擎一天可以處理數以百萬計的捜索請求，而虛擬面試官則可以同時在線面試諸多丨應征者。虛擬面試官的另一大優勢在于，i通過編程設計,它可以使用中性語言，從丨而避免在面試過程中出現歧視現象。算法訓練可以作用于預選樣本，進而在性|別問題上保持公允，毫無偏頗。

 

依我之見，雖然智能系統不能替代i人類的遴選委員會之職，但這種系統可以協助委員會進行工作。如果能把機器I給出的捜索結果拿來和人類的結論進|行比較，并在主動學習的過程中提出反丨饋意見，這無疑是一件樂事。如此一來，人類和機器的準確性都能大幅提高，從而找到最佳的應聘者。

 

讓女孩受教育是能使所有人受益的共羸舉措

 

眾所周知，讓女孩受教育是能使所有人受益的共贏舉措。隨著可汗學院I等網絡課堂項目的出現，越來越多的偏丨遠地區女孩們得以接受教育。如果女性有意愿的話，她們還可以在休產檢i期間或在照顧幼童的年假期間接受在|線職業培訓。其實，無論男女，他們都能在網絡培訓中受益匪淺。不過，我們總會先質問女性能否“享有這一切權力”，這樣的社會氛圍終將有助于性別|鴻溝的縮小。

 

人工智能可以在多方面助網絡培訓I一臂之力。自然語言處理和自動語言識別系統可以在很多的學科領域發揮作用，這些技術實現了交互式程序和家用機器人在實踐中的應用，幫助女性在家中就能接受培訓。

 

文本編寫軟件早已面世，它能在遣詞造句方面提供更好的選擇，幫助人們寫申請信。更進一步講，語義分析和情感分析系統可以幫助人們書寫職位申請的文書時建言獻策。

 

去年夏天，經濟和社會研究理事會(ESRC)的研究發現，在英國，即使女人挑起了養家糊口的大梁，回到家后她們還是要承擔三分之二的家務活。不僅社會態度亟待轉變，以扭轉當前的現狀，科技也能幫助解放女性的時間。智能廚房、掃地吸塵機器人、在線教學系統、保姆機器人、自動駕駛汽車技術等可以幫助女性完成做飯、照顧孩子等冗雜的家務活。在健康護理方面，人工智能的好處頗多，它們可以減輕很多女性在照顧家中病患和老人的負擔，幫助改善人們的健康狀況，提供更好的治療方式。

 

超級少女“薩拉”

 

2015年伊始，我實驗室里的學生和博士后們幵始行動起來，把多種語音和情感識別模塊添加到這個還處在雛形階段的情感機器人中，我們給她取名為——超級少女“薩拉”。目前，她暫時還是一個虛擬的機器人，以卡通形象的造型和大家在網上見面。

 

不過，這是真的嗎，機器人居然可以解讀人類的性格，可以發掘他們的領導力潛能，還可以幫助匹配最合適的招聘者?這是真的嗎，機器人護理員可以對患者的病痛感同身受，還能感知到他們的不安情緒?這是真的嗎，機器人也可以具備情緒智商來滿足那些任務的需求?是的，這就是我們打造薩拉的目的，我們要通過她來展示自動化培訓的可能性。

 

電腦的網絡攝像頭捕捉到圖像，再經過薩拉的算法研究，就可以判定你的性別和種族。接下來，她會推測你所使用的語言，并用你的母語提幾個問題。

 

“您腦海中最早的記憶是什么?”“能為我介紹一下您的母親嗎?”“您上一次的旅行如何?”“給我講個故事好嗎?”在這個過程中，薩拉基于你的面部表情，說話的聲線特征，以及回答的內容這幾方面做出相應的回復，充分感知人類的情感。

 

經過五分鐘的交談，薩拉能在16種性格特征中猜測出你的性格是什么：你平時可能喜歡天馬行空，你要學著更有主見,等等。

 

盡管薩拉還是一個雛形，但她建立在機器學習算法的基礎之上。因此，只要她和更多的人進行互動，收集更多的數據，她就能變得更加智能。有朝一日，薩拉完全能勝任應聘管理職位的面試官，并旦毫無偏私地進行篩選。當然，訓練薩拉感同身受地與病患和老人們進行交談也是指曰可待。

第9篇：人工智能教育政策范文

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據：自從2014年iPhone 6上市至今，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。“工人的飯碗會不會被機器人給搶走了？”這是機器人大規模進入企業引發的無數勞動者的擔憂。

而在去年3月9日，世界冠軍、韓國棋手李世石與谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo） 在首爾上演的圍棋“人機大戰”和今年年初AI機器人AlphaGO的改進型Master再次完勝人類圍棋頂尖高手，更是引起科學界及社會各界的高度關注和倫理上的爭議，原因就在于人們對人工智能超越人類智慧的恐懼與擔憂。

目前，無論是學術界，還是工業界，研究人員都對人工智能帶來的倫理挑戰進行了大量研究，最新消息顯示，微軟、谷歌等公司已經成立了人工智能倫理委員會，希望能對這一問題提出解決方案。

智能機器產業前景廣闊

在《男兒當自強》的激昂旋律中，一紅一黃的兩只雄獅伴隨著音樂的節奏舞著優美的動作。5月3日，《小康》記者走進位于廣州開發區科技企業加速器的巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司辦公大樓，首先跳入視線的便是這兩只一紅一黃的雄獅，不仔細看，還以為是真人在舞獅歡迎賓客。該公司副總經理洪潤龍告訴記者，這是他們公司研發和生產的智能機器迎賓雄獅。

在巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司一樓的展廳里，記者還看到了各種大大小小的機器臂手，“這些機器臂手廣泛運用到各個行業的生產企業，尤其是汽車行業，機器化生產已達到70%。”研發總監畢輝介紹說，為從事工業機器人及其核心部件、控制系統、柔性自動化技術開發、制造，公司與多家國際著名的智能裝備、精密機床企業建立深度緊密伙伴關系，引進全球領先的前沿技術，解決目前制約國產機器人及智能裝備發展的控制系統技術與精密制造技術。目前，巨輪（廣州）公司在工業機器人控制器以及RV減速器等核心關鍵技術、部件方面已取得重大突破，公司自主研發的重載、輕載六自由度工業機器人、五軸聯動加工中心、自動化立體倉庫、柔性自動化生產線等具備高敏捷性、高穩定性、高一致性和高安全性。

“2014年，在國家發改委和廣州市政府的引導和支持下成立專業投資企業。主要專注于人工智能相關領域先進技術的研發和引進，并完成相關技術項目的落地與二次開發。” 廣州中以智慧產業投資有限公司副總裁張倫明在接受《小康》記者采訪時表示，智能機器人作為人工智能最重要的應用場景之一，是一個朝陽產業，其發展前景廣闊，借助以色列在智能機器人發展方面的先進技術，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以機器人基金、中以機器人研究院以及以色列英飛尼迪投資集團的豐富投資管理經驗和龐大的資源優勢，專注于智能制造和機器人等領域先進技術的研發與引進，推動相關技術項目在國內特別是在廣州的二次開發和落地，促進關鍵技術創新并帶動新興產業發展。

智能裝備和機器人產業作為人工智能最重要的應用場景之一，從中央到地方，都在加速布局。廣州提出到2020年將培育形成超千億元以工業機器人為核心的智能b備產業集群的目標。事實上，不僅僅是廣州，東莞、長沙、武漢等地都在爭奪人工智能產業這一蛋糕。廣州開發區經濟發展局副局長趙必榮告訴《小康》記者，廣州開發區智能裝備產業主要集中在通用設備、專用設備和機器人三大細分領域，基本形成了從上游關鍵零部件、中游整機到下游應用集成的完整鏈條，其中機器人產值規模最大，占智能裝備總產值的一半以上。主要發展有自主知識產權、有核心競爭力、有市場前景的工業機器人，重點支持工業機器人本體、控制器、減速器、伺服電機等關鍵零部件的研發和應用，并培育發展服務機器人、家用機器人。

智能裝備產業一直是廣州開發區重點發展的產業，目前擁有機器人及智能裝備企業73家，2015年實現工業產值132.5億元，近五年持續保持16%的復合增長率。開發區擁有廣州數控、廣州啟帆、巨輪智能、瑞松、明珞等一大批國內知名的智能裝備企業，以及中國（廣州）智能裝備研究院、國家機器人檢測與評定中心廣州分中心等以智能裝備共性技術研發為主的產業公共服務平臺，同時還引進了庫卡、發那科等全球機器人巨頭。上海發那科機器人有限公司將投資1.08億元，建設集機器人銷售、展示、技術支持、小型加工中心制造與倉儲等于一體的華南基地，目前已在“廣州機器人產業園”落實4萬平方米的用地;庫卡機器人公司去年也已在開發區成立廣州分公司，目前正在籌備選址設立機器人新工廠，重點開展工業機器人的研發和生產。

廣州開發區從2014年開始規劃建設占地448公頃的智能裝備產業園區，目標是到2020年實現工業產值200億元，培育1-2家擁有自主知識產權和自主品牌的百億級工業機器人龍頭企業和3-5家相關配套骨干企業。目前，全區集聚智能裝備企業75家，2016年實現工業產值110億元，約占全廣州市規模的三分之一。

年輕工人“要做機器人的主人”

近兩三年以來，《小康》記者在廣州、東莞、佛山等珠三角地區的企業走訪時發現，在“轉型升級”、人工成本日益上漲等大環境下，諸多勞動力密集型的企業都在積極推進“機器換人”工程。

在東莞，“無人工廠”已經出現，工廠中每天近百臺機器手正日夜無休地打磨一個個手機中框結構件，它們被分成10條生產線，每條生產線由一條自動傳送帶上下料，這個過程不再需要任何人力，需要的只是每條線3名工人負責看線和檢查。企業主告訴記者，以前整個工廠要650個工人，現在生產相同的東西，只要60個人就已足夠。

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以來，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。

2011年，富士康CEO郭臺銘宣布“百萬機器人計劃”，計劃投入100萬臺機器人到生產線上，此前富士康自主研發的“FOXBOT”機器人開始在山西晉城批量制造，正式成為富士康的一員。如今，6年過去了，根據富士康自動化技術發展委員會總經理戴佳鵬此前宣布的數據，超過4萬臺機器人被部署在富士康各個生產流程環節當中。

《小康》記者此前在走訪位于汕尾市的深汕合作區部分生產企業時也發現，這里新建的工廠，大部分都以智能機械代替了大量的工人。“機械可以日夜不停地工作，不會喊累，不會鬧情緒，不會要加工資，更不會喊要罷工，而且沒有安全事故。智能機械的好處顯而易見。”大部分企業主都表達了同樣的觀點。趙必榮在接受采訪時也表示，“機器人確實要比工人好管理，最深有體會的應該是生產線部門。”

2013年以來，我國已經連續三年成為全球最大的機器人市場。各地積極推動機器換人有政策引導的傾向，但更多的是基于現實的需要。在中國一些沿海地區，人口紅利下降、人力成本上升、人才結構矛盾等問題正在倒逼國內制造企業以機器換人。同時，隨著制造業的轉型升級，原來的農民工可能難以承接新的工作，企業招錄不到所需勞動力，也只能進行機器換人。

雖然實際上目前很多領域單位產量所需機器人的成本并不低于勞動力成本，但“機器換人”這一大趨勢依然存在。

然而，工人的飯碗真的會因為機器人的來臨而失去嗎？

“短期內不會，目前機器人代替的大部分都是機械化的辛苦、危險的工作，都是一些現在80、90、00后不愿意干的又臟又累的活。”畢輝說，機器人逐漸替代人類是產業發展的必然，批量引入機器人不僅要建立在標準化、批量生產的基礎上，還要取決于技術的發展和企業的經濟實力。張倫明也表示，機器人運用到企業雖然具有很大的優越性，但不可能完全取代人的工作，因為機器人沒有思維，只能按照既定程序操作，無法靈活轉變。

趙必榮說，人們在談論機器人或者智能化的時候，潛意識里總會有一個觀點，認為機器人與人工是對立的，所以喜歡將它們放在一起比較。但幾年下來的現實情況是，智能與人工非但不是對立的，很多時候還是相輔相成相互促進的。

首先，智能制造并不排斥人工，例如人機交互技術就是工人與機器實現協同生產。目前的工業機器人只是代替了一些簡單、繁重、危險工序中的人工;服務機器人可在居家養老、醫療康復、教育娛樂等領域解決專業人員不足等難題;而語音識別和人臉識別等人工智能技術也只是幫助人們更有效率、安全地工作和生活。總的來說，智能機器并未對社會就業率帶來較大影響。其次，智能機器正在創造新的就業崗位，因其是多種技術的交叉融合，自身發展離不開大量專業技術人員，其催生的新產業生態可吸納大量勞動力。

但越來越多的年輕人也清楚地意識到，機器換人已是勢不可擋。危機，危機，正是危中有機，所以經濟大轉型時期，機會往往是并存的，就看你有沒有敢于改變的勇氣與決心。“作為工人的我們，只有通過知識和技能才能改變作為廉價勞動力被剝削的命運。趁此時攢點錢，去學技術，去學知識，達到精通級別，才是我們改變命運的王道。”年輕的工人喊出“要做機器人的主人”。 喜與優 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以恚富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。

人工智能會否超越人類

去年和今年兩次的圍棋“人機大戰”都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智能所取代。隨著技術的發展，人工智能在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？

人工智能技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智能的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。

針對“人機大戰”的兩次慘敗，計算機科學國家重點實驗室主任林惠民認為，人工智能是個復雜概念，有些人工智能處理的是“可測度”的問題，比如各種棋類游戲，不論多復雜，規則是確定的，變化是有限的。計算資源和算法強到一定程度，電腦在計算上總是會勝過人類。但很多領域是不可測度的，包括人的創造力。比如google下棋贏了人，但是設計下棋程序的還是人。

“機器學習、深度學習發展很快，新的算法層出不窮。這個人工智能與多年前的深藍電腦不一樣。當時人們覺得，如果讓深藍來下圍棋，它還太小兒科。而如今，人工智能已經可以戰勝人類了。”中科院院士吳一戎說，“不過，我覺得人工智能對人類有威脅還是一件很遙遠的事情。等我們發展到了這個程度，自然會有相應的科學倫理出臺。目前我們要做的，就是跟上人工智能的發展步伐，它將對我們的社會產生深刻的影響。”

在《麻省理工科技評論》的EmTech峰會上，微軟研究院的常務董事埃里克?霍維茨（Eric Horvitz）說：“我們正處于人工智能的轉折點，人工智能理應受到人類道德的約束和保護。”