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人工智能的技术热点和发展核心

时间:2019-09-27

  摘要:人工智能为人类开启了工作和生活的新篇章, 正在改变人类的生产生活方式。本文将从人工智能的行业政策环境出发, 介绍其技术热点、发展核心以及在教育中面临的挑战。

  关键词:人工智能; 技术热点; 发展核心;

  引言

  人工智能已普遍应用于零售、旅游、物流、教育、安防、家居和交通等领域, 正在为我国的经济发展做着不可估量的贡献。人工智能的发展经历了推理期、知识期和机器学习期。到了20世纪80年代, 机器学习真正地成为独立的学科, 相关技术层出不穷, 2010年后, 相继在语音识别、计算机视觉领域获得重大进展。

  1 人工智能行业政策环境

  我国强调促进人工智能的发展并已经在世界领先。我国2016到2017年陆续发布了《互联网+人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动规划 (2018-2020) 》, 并在《“十三五”国家科技创新规划》和《十九大报告》等政府报告中提出鼓励人工智能产业发展, 让中国人工智能产业竞争力进入国际第一方阵, 带动我国产业升级和经济转型, 培育发展人工智能新兴产业, 鼓励智能化创新[1,2]。

  但是我国的人工智能行业政策较少关注个人隐私安全问题和道德伦理问题, 美国则强调人工智能创新和效用最大化, 并注重减少负面影响。英国则强调个人数据安全保护[3,4]。

  2 人工智能的技术热点

  通过机器学习, 计算机能够自动生成模型, 从而产生对事物的判断, 进而达到人工智能的结果。因此, 在数据的“初始表示”与解决任务所需的“合适表示”之间相距甚远的时候, 可以采用深度学习的方法, 它是机器学习的子集。深度学习与传统方法不同, 一般算法将样本数据输入计算机, 会利用数据进行计算, 然后输出结果, 而深度学习输入的是数据和想要的结果, 输出为算法模型, 即把数据转换为结果的算法模型。

  3 人工智能行业发展核心

  人工智能行业发展的核心是人才, 领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示, 截至2017年第一季度, 基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万, 其中, 美国相关人才数量大约85万, 位于榜首, 而中国相关人才数量也超过5万, 位居第七。

  然而, 这些人才仍然不能满足互联网行业的需求, 工信部教育考试中心副主任周明也曾在2016年向媒体透露, 中国人工智能人才缺口超过500万人。

  过去几年中, 人工智能相关岗位平均招聘薪资以每年8%的速度增长, 招聘薪资远高于一般技术类岗位。利用高薪资涨幅锁住AI人才, 降低流失率已是业内的一个普遍做法。

  4 人工智能产业在教育中面临的挑战

  我国人工智能产业在教育中仍然面临着挑战。从产业的角度, 岗位人才标准不清晰, 产业要求与学校培养脱节。从学校的角度, 课程体系还不够系统, 缺乏相互的衔接, 师资方面缺少产业经验, 教学实践资源配备不完善。从科研角度来说, 人工智能科研成果缺乏工程化能力, 科研方向与产业需求仍然存在偏差。从应用的角度来说, 仍然缺乏应用人工智能技术的高层次人才。

  5 人工智能环境下驱动新教育形态变革的力量

  5.1 人类对更美好、更理想教育的追求

  面对人工智能的挑战, 整个社会将更注重培养学习者的创造思维、人文思维和美学思维, 以获得新的生存和发展能力, 适应社会环境, 适应产业的升级改造和数字经济的变革。学校与社区和家庭将更加开放融合, 不再是独立存在的机构。全社会的全球化意识将逐步提高, 注重创新能力的获得。教育将转变为以学习者为中心的, 全面发展、因材施教、人人皆学、终身学习的多样化形态。

  5.2 新技术的集群突破

  移动互联技术、宽带技术和云技术的发展为新的教育形态变革提供了新的基础设施。云计算和大数据的发展则成为教育运行的新基础。人工智能的发展让教育体系发生结构性改变。VR/AR技术帮助人们感知世界、想象世界, 促进了人类与科学世界的融合。区块链技术可谓是记录与评价的革命。绿色技术是生态协调、环境友好的绿色实验室。装配式建筑为我们提供了可变的校园。

  5.3 学习方式的深度变革

  在未来的教育中, 将更注重学习者的核心能力和素养, 重视学生的个性化和多样化发展, 强调认知和能力的同步进阶, 注重知识和实践的有机融合。将保护求知欲并激发创新力, 激励学习者自主学习, 认可不同学习方式的等价性。

  6 结束语

  人工智能已经进入机器学期时期, 我国也在大力支持人工智能的发展, 在新时期, 人工智能发展的核心是人才。人工智能产业在教育中仍然面临挑战, 新技术的集群突破、学习方式的变革以及人类对美好教育的愿景是驱动教育变革的核心力量。

  参考文献
  [1] 吴永和, 刘博文, 马晓玲.构筑“人工智能+教育”的生态系统[J].远程教育杂志, 2017, 35 (5) :27~39.
  [2] 程显毅, 胡海涛, 曲平等.大数据时代的人工智能范式[J].江苏大学学报 (自然科学版) , 2017, 38 (4) :455~460.
  [3] 钟义信.人工智能:概念·方法·机遇[J].科学通报, 2017 (22) :2473~2479.
  [4] 胡晓君.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].信息系统工程, 2017 (9) :95.

 

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