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人工智能的技術熱點與發展核心

來源:原創論文網 添加時間:2019-01-12

摘要

  人工智能已普遍應用于零售、旅游、物流、教育、安防、家居和交通等領域, 正在為我國的經濟發展做著不可估量的貢獻。人工智能的發展經歷了推理期、知識期和機器學習期。到了20世紀80年代, 機器學習真正地成為獨立的學科, 相關技術層出不窮, 2010年后, 相繼在語音識別、計算機視覺領域獲得重大進展。

  1、人工智能行業政策環境

  我國強調促進人工智能的發展并已經在世界領先。我國2016到2017年陸續發布了《互聯網+人工智能三年行動實施方案》《新一代人工智能發展規劃》和《促進新一代人工智能產業發展三年行動規劃 (2018-2020) 》, 并在《“十三五”國家科技創新規劃》和《十九大報告》等政府報告中提出鼓勵人工智能產業發展, 讓中國人工智能產業競爭力進入國際第一方陣, 帶動我國產業升級和經濟轉型, 培育發展人工智能新興產業, 鼓勵智能化創新[1,2]。

人工智能的技術熱點與發展核心

  但是我國的人工智能行業政策較少關注個人隱私安全問題和道德倫理問題, 美國則強調人工智能創新和效用最大化, 并注重減少負面影響。英國則強調個人數據安全保護[3,4]。

  2、人工智能的技術熱點

  通過機器學習, 計算機能夠自動生成模型, 從而產生對事物的判斷, 進而達到人工智能的結果。因此, 在數據的“初始表示”與解決任務所需的“合適表示”之間相距甚遠的時候, 可以采用深度學習的方法, 它是機器學習的子集。深度學習與傳統方法不同, 一般算法將樣本數據輸入計算機, 會利用數據進行計算, 然后輸出結果, 而深度學習輸入的是數據和想要的結果, 輸出為算法模型, 即把數據轉換為結果的算法模型。

  3、人工智能行業發展核心

  人工智能行業發展的核心是人才, 領英近日發布的《全球AI領域人才報告》顯示, 截至2017年第一季度, 基于領英平臺的全球AI領域技術人才數量超過190萬, 其中, 美國相關人才數量大約85萬, 位于榜首, 而中國相關人才數量也超過5萬, 位居第七。

  然而, 這些人才仍然不能滿足互聯網行業的需求, 工信部教育考試中心副主任周明也曾在2016年向媒體透露, 中國人工智能人才缺口超過500萬人。

  過去幾年中, 人工智能相關崗位平均招聘薪資以每年8%的速度增長, 招聘薪資遠高于一般技術類崗位。利用高薪資漲幅鎖住AI人才, 降低流失率已是業內的一個普遍做法。

  4、人工智能產業在教育中面臨的挑戰

  我國人工智能產業在教育中仍然面臨著挑戰。從產業的角度, 崗位人才標準不清晰, 產業要求與學校培養脫節。從學校的角度, 課程體系還不夠系統, 缺乏相互的銜接, 師資方面缺少產業經驗, 教學實踐資源配備不完善。從科研角度來說, 人工智能科研成果缺乏工程化能力, 科研方向與產業需求仍然存在偏差。從應用的角度來說, 仍然缺乏應用人工智能技術的高層次人才。

  5、人工智能環境下驅動新教育形態變革的力量

  5.1、人類對更美好、更理想教育的追求

  面對人工智能的挑戰, 整個社會將更注重培養學習者的創造思維、人文思維和美學思維, 以獲得新的生存和發展能力, 適應社會環境, 適應產業的升級改造和數字經濟的變革。學校與社區和家庭將更加開放融合, 不再是獨立存在的機構。全社會的全球化意識將逐步提高, 注重創新能力的獲得。教育將轉變為以學習者為中心的, 全面發展、因材施教、人人皆學、終身學習的多樣化形態。

  5.2、新技術的集群突破

  移動互聯技術、寬帶技術和云技術的發展為新的教育形態變革提供了新的基礎設施。云計算和大數據的發展則成為教育運行的新基礎。人工智能的發展讓教育體系發生結構性改變。VR/AR技術幫助人們感知世界、想象世界, 促進了人類與科學世界的融合。區塊鏈技術可謂是記錄與評價的革命。綠色技術是生態協調、環境友好的綠色實驗室。裝配式建筑為我們提供了可變的校園。

  5.3、學習方式的深度變革

  在未來的教育中, 將更注重學習者的核心能力和素養, 重視學生的個性化和多樣化發展, 強調認知和能力的同步進階, 注重知識和實踐的有機融合。將保護求知欲并激發創新力, 激勵學習者自主學習, 認可不同學習方式的等價性。

  6、結束語

  人工智能已經進入機器學期時期, 我國也在大力支持人工智能的發展, 在新時期, 人工智能發展的核心是人才。人工智能產業在教育中仍然面臨挑戰, 新技術的集群突破、學習方式的變革以及人類對美好教育的愿景是驅動教育變革的核心力量。

  參考文獻
  [1] 吳永和, 劉博文, 馬曉玲.構筑“人工智能+教育”的生態系統[J].遠程教育雜志, 2017, 35 (5) :27~39.
  [2] 程顯毅, 胡海濤, 曲平等.大數據時代的人工智能范式[J].江蘇大學學報 (自然科學版) , 2017, 38 (4) :455~460.
  [3] 鐘義信.人工智能:概念·方法·機遇[J].科學通報, 2017 (22) :2473~2479.
  [4] 胡曉君.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].信息系統工程, 2017 (9) :95.

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