導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能工作方向，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

美國的報告重點結合人工智能的應用及管理提出四點要求，一是美國政府應該對人工智能加大政策扶持和資金投入力度；二是人工智能對勞動力市場和宏觀經濟產生影響；三是人工智能需建立全球合作和安全；四是需完善人工智能的倫理以及相關法律法規。英國的報告主要側重于人工智能對未來宏觀趨勢和影響的分析，一是人工智能有助于提升生產力；二是人工智能對勞動力市場產生影響；三是應管理和降低人工智能可能帶來的風險。

美國的報告重點強調政府、公眾，以及社會各界應共同努力來支持人工智能科技的發展，并深思熟慮關注其發展潛力、管理其可能帶來的風險。一是重點加強對應用程序開發的監管，采取有效措施既保障公共安全又鼓勵創新；二是支持人工智能在基礎研究和公共產品方面的應用，并制定相關標準規范；三是應確保人工智能系統可控、公開、透明，且行為與人類的價值觀保持一致。

英國的報告重點提出對人工智能的四大判斷。一是人工智能可幫助企業和個人有效利用數據資源、簡化數據交互方式，從而提高工作效率和生產力；二是人工智能將改變現有的工作類型和所需技能，未來工作將主要是對人工智能技術的補充和完善；三是預警人工智能技術帶來的沖擊，未來的技術革新會更加頻繁，技術變革會導致一些從事特定工作技能和工作類型的人員被淘汰；四是政府需考慮由人工智能進行決策的問責機制，確保問責的透明度。

對我國人工智能發展的啟示

人工智能要以產業化應用為根本導向。當前人工智能產業化應用已經在機器人、無人駕駛、智慧城市等細分領域初現端倪，引起了社會各界的廣泛關注。無論是資本市場，還是企業和學術界，都加大了對人工智能產業化應用的投入力度，市場潛力將進一步加速釋放。只有不斷拓展人工智能產業化應用的深度和廣度，才能引領市場爆發式增長。美英的人工智能報告均表明當前國內外科技巨頭對人工智能的研發和投資正逐步向產業化應用傾斜，我國也應遵循市場的價值導向，搶占未來市場。

人工智能要以協同發展為基礎支撐。數據、算法和計算能力是支撐人工智能發展的三大核心要素，三大要素協同創新是人工智能發展的本質需求。美英人工智能報告中多次強調三大要素對人工智能發展的重要性，并指出當前人工智能呈現高速發展態勢的根本原因。一是海量數據的出現，人工智能算法訓練、深度學習等均需要大量數據提供支持。二是計算能力的提高，尤其是云算的出現，使傳統計算模式向并行計算模式轉變，大幅縮短了計算處理時間，為深度學習等人工智能技術發展提供重要支撐。三是諸多底層算法開放，先進的算法能夠更好地分析和挖掘數據價值。

人工智能要由政府把握關鍵方向和規避相關風險。綜觀美英國家的人工智能報告，政府在引領人工智能發展方向，加大政策扶持力度方面擁有絕對主導權，尤其在人才隊伍建設方面，人工智能屬于典型的智力密集型產業，構建專業人才培養體系、提升高端人才供給能力對政府而言責無旁貸。此外，由于人工智能正逐漸融入到人們日常生產、生活的方方面面，政府有責任也有義務制定相應法律法規，規避和降低人工智能發展帶來的道德和法律風險。

篇2

一、人工智能時代下傳統財務會計管理問題

（一）專業水平問題

人工智能可以通過“大腦”思考問題，在現代化信息技術的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往會超過人的大腦。目前，人工智能主要應用于圖像識別、邏輯程序設計、機器人操控等方面。其中，財務智能機器人最能體現出人工智能的優勢和特長。與之相比，傳統的財務會計職能進行簡單且具有重復性的核算工作，工作內容簡單，但是工作效率較低。人工運算會消耗大量的時間，最終所得到的成果遠不及機器人操作得到的結果。

（二）協同發展問題

財務會計工作人員在日常工作中，要進行大量重復性操作，在資金管理方面，需要提供管理層信息。工作人員在工作中，需要參與到企業內部的財務部門進行資料收集整理，但是不能參與到后續管理工作中。不同部門的協同性較低，無法形成材料的生產、采購、管理與銷售的全過程，導致了各個方面的管理工作不能有機結合，無法精準地反映出企業的實際經營狀況，更無法提供所需的數據和資料。

（三）預判分析能力

對于企業內部的管理人員與投資者來說，無論在何種情況下，都希望能夠在第一時間，掌握企業的發展水平與內部經營管理狀況。傳統的財務會計在工作中將注意力集中在財務數據處理方面，在完成數據計算后，會交給外部信息人員使用。這一環節明顯地忽略了內部高層的管理需求。對于財務計算與管理缺乏預判和分析能力，可能會導致內部的財務會計在工作中不能夠通過數據和信息，了解到企業當前的經營水平。財務會計更關注到對于歷史數據的采集與分析，忽視了企業未來的發展規劃和管理目標，不利于企業實現長足穩定與健康發展。

二、人工智能時代下財務會計向管理會計轉型策略

在了解到企業人工智能時代下，財務會計的工作現狀之后，有利于進一步明確財務會計可以通過何種方式，實現向管理會計的順利過渡與轉型。

（一）加強專業化培訓

財務會計向新型管理會計方向轉移，標志著許多工作在開展中，都需要從多種不同的角度進行分析。如果在工作中不能結合時展和大數據信息技術的優勢，始終按照傳統的方式與標準進行管理，會導致會計工作無法取得理想的成績[2]。特別是進入到人工智能時代下，財務會計需要考慮到大數據信息技術與人工智能技術的影響，在人員培訓上加強管理，實現專業化培訓。比如，對大數據時代中的智能軟件的應用和操作進行培訓。目前，智能軟件已經成為了會計工作中不可或缺的重要工具，通過加強軟件操作方式的培訓，可以幫助工作人員在工作中，更快地掌握工作的內容，提高工作效率，并且按照正確的方法與路線，完成各項工作。

（二）改進管理模式

智能化時代下，財務會計向管理會計方向轉型，需要與之配套的管理模式和組織結構。因此，對傳統企業內部的管理模式進行改革調整，有利于建立更為完善的會計組織管理體系。從當前國家的管理會計工作職能要求的角度進行分析，要對原本的組織模式進行優化升級，使其能夠有效地適應當前的管理需求，使各項管理工作都能順利開展，提高財務會計轉型之后的工作效率與工作質量。同時，通過對管理模式進行改革，還可以為會計轉型發展奠定堅實的組織基礎。為了確保企業內部的財務會計轉型工作可以順利完成，企業內部需要建立更為完善的管理制度。對于管理會計的工作方式和工作內容中出現的問題，要利用新型管理制度進行處理。比如，國內某地區的企業在進入到人工智能時代后，對內部的管理制度進行了優化調整。對財務會計工作人員的工作行為起到了明顯的約束作用，提高了工作人員在工作中的規范性和效率性。同時，還激發出員工的責任感與積極性，為實現轉型工作做好準備。

（三）強化數據處理

除了上述兩項技術手段之外，人工智能時代下的財務會計轉型發展工作，還需要依靠強大的數據處理與運算能力。人工智能技術與設備，可以為數據核算與分析，提供充分的支持與引導。同時，在進行實際操作中，還能夠發揮出人工智能技術的及時、準確、便捷和高效的特征。通過及時有效的操作模式，對財務會計工作中的各項數據和指標進行分析處理，順利推動財務會計向管理方向轉型。在完成了基本的數據分析和處理工作之后，可以掌握企業的經營狀況，明確運行的質態，使經營者和管理者，在第一時間獲取到有效的數據和信息。雖然在現代化發展中，人工智能技術占據了部分財務人員的工作機會，但是與此同時也極大地解放了勞動力，人們有更多的時間參與到技術提升和深入研究中，可以從事更多具有高附加值的工作，盡快實現現代化發展，最終推動自身與企業都邁向更高的發展階段。

總結：

綜上所述，傳統基礎的財務會計正在被人工智能所取代，人工智能時代的全面來臨，為人類的工作和職業發展帶來了前所未有的挑戰。傳統財務會計要把握機遇，積極應對挑戰，加強專業化培訓，調整并改進管理模式，利用大數據信息技術，強化數據的處理，推動財務會計向管理會計的順利轉型。

參考文獻：

篇3

能夠透徹地了解人類智能行為產生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現及迅速發展，為這一愿望的實現帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術革命的發展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。

雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經取得了迅猛的發展并有力地促進了體育事業的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術還遠遠滯后于計算機科學的發展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術還在堅持“數據結構＋算法＝程序”的傳統程序設計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統分析的基礎上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發展成果應用到體育領域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。

2　人工智能及其解題思路

人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統科學、哲學等多種學科基礎上發展起來的。它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產業革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。

人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經驗，所以，人工智能更適合于解決現實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術的診斷，體育專家的知識和經驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統可以完成這些工作，對體育科學的發展將產生深遠的影響。

3　體育實用人工智能的現狀

象所有處于發展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發現不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發展進程。

3.1　體育實用人工智能發展過程中的問題

1.對大多數體育工作者而言，人工智能技術還相當高深，它需要開發者不僅具備專項知識，還必須具備系統工程、軟件開發等多個領域的綜合素養。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統的核心和基礎是人類的知識和經驗，要想開發智能系統，就必須從傳統的以數值計算為中心的程序設計轉變到以知識符號處理為中心的程序設計上來。這種思維與觀念的轉變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統的開發是一個復雜的、曠日持久的系統工程，不僅需要相當的技術和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術的研究可能更容易被人們所忽略。

2.人工智能與體育科學兩學科發展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術的科研人員還沒有看到其在體育領域應用的廣闊天地，人工智能的應用成果還集中在工業控制領域、社會經濟系統或軍事決策過程——相對來說，這些領域更易取得明顯的經濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統的以“經驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度?？偟膩碚f，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。

3.人工智能技術本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統的應用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉化到應用上來，即使是在專家系統中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術也阻礙了它的進一步發展。

此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統的開發需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發展。

3.2　體育實用人工智能發展的有利條件

盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術在體育領域的應用開辟了道路。

1.計算機技術在體育領域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力，已經使越來越多的人們認識到程序設計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應用能力和學習能力，對他們來說，掌握人工智能技術也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發展與壯大，為體育實用人工智能的發展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發現體育中的問題并不斷嘗試用本領域的技術方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術都是非體育專業科研人員引進到體育領域中來的)。人工智能會象現在已經在體育領域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數學、系統工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發展創造了有利的外部環境。

此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質的不斷提高和人工智能技術的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。

4　體育實用人工智能的發展方向

就目前人工智能領域而言，人工神經網絡技術與集成分布式智能系統是研究的熱點。前者是以研究大腦的結構和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規模的集成環境，即把各種不同的專家系統、神經網絡、數據庫、數值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領域而言，應用性研究，即將各種已經成熟的智能技術應用到體育實踐中來，有著更加重大的現實意義。

4.1　各種體育實用專家系統的開發與研制

專家系統是利用具有相當數量的權威性知識來解決特定領域實際問題的計算機程序系統。它根據用戶提供的信息、數據或事實進行自動推理判斷，最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術上，還是從應用上，專家系統都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統開發實例(包括已開發的體育實用專家系統)可以提供技術支持，各種理論研究又使開發過程有章可循。體育實用專家系統的開發，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術，逐漸開發出智能化程度更高的智能系統來。惟有如此，才能符合事物發展的客觀規律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發展。

4.2　體育領域自身智能技術研究人員的培養

由于受知識和技術的限制，在很長的一段時間內，體育實用人工智能的發展還必須依靠人工智能領域人員的引導。然而，只有培養出體育領域自身的智能技術研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發人員，我們可以稱其為智能工程師，應該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術的學習和訓練，就可以單獨開發出自身領域高質量的智能系統。智能工程師及其工作，為人工智能技術向體育領域的滲透提供了必要的前提條件。

4.3　體育實用人工智能的基礎理論研究

雖然體育實用人工智能技術和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎理論的研究，脫離了基礎理論，技術和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現。知識只有形成體系，才能成為科學，一系列的技術只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發展規律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發展的根基所在。

5　結束語

體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

主要參考文獻

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8　程勇民，等.射擊運動員膚紋特征及計算機選材模型的研究.體育科學，1995(5)

9　邵桂華，等.體育領域專家系統外殼的開發與研制.體育科學，1997(3)

篇4

中圖分類號：TP18

文獻標識碼：A

文章編號：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年美國計算機協會組織的達特莫斯(Dartmouth)學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！蓖煜嬖凇稄摹叭藱C大戰”到人機共生》中這樣定義人工智能：“雖然現在的機器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能?！敝T如此類的定義基本都反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

2　人工智能的應用領域

2.1　人工智能在管理及教學系統中的應用

人工智能在企業管理中的應用。劉玉然在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中提到把人工智能應用于企業管理中，認為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的關系，了解人工智能的外延和內涵，搭建人工智能的應用平臺，搞好企業智能化軟件的開發工作，這樣，人工智能就能在企業決策中起到關鍵的作用。

人工智能在智能教學系統中的應用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結國際上相關研究成果的基礎上，結合其在開發智能多媒體漢德語言教學系統《二十一世紀漢語》的過程中累積的實踐經驗，介紹了智能教學系統的歷史、結構和主要技術，著重討論了人工智能技術與方法在其中的應用，并指出了當今這個領域上存在的一些問題。

2.2　人工智能專家系統在工程領域的應用

人工智能專家系統在醫學中的應用。國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。1982年，美國Pittsburgh大學Miller發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2I內科計算機輔助診斷系統的研究成果，1977年改進為Internist 2Ⅱ，經過改進后成為現在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫學院Barnett等開發的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成“關幼波肝炎醫療專家系統”，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。

人工智能在礦業中的應用。與礦業有關的第一個人工智能專家系統是1978年美國斯坦福國際研究所的礦藏勘探和評價專家系統PROSPECTOR，用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等。20世紀80年代以來，美國礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發了預防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統；弗尼吉亞理工學院及州立大學研制了模擬連續開采過程中開采、裝載、運輸、頂板錨固和設備檢查專家系統Consim；阿拉斯加大學編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統。

2.3　人工智能在技術研究中的應用

人工智能在超聲無損檢測中的應用。在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質，形狀和大小進行判斷和歸類；專家在傳統超聲無損檢測與智能超聲無損檢測之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術熟練。經驗豐富的專家。所以在實際應用中這種智能超聲無損檢測有很大的價值。

人工智能在電子技術方面的應用。沈顯慶認為可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術應用于計算機網絡安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的發展方向

3.1　人工智能的發展現狀

國外發展現狀。目前，AI技術在美國、歐洲和日本發展很快。在AI技術領域十分活躍的IBM公司。已經為加州勞倫斯?利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發的更為強大的新超級電腦――“藍色牛仔(blue jean)”，據其研究主任保羅?霍恩稱，預計“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發展前景，巨大的發展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續在AI技術上大量投入，以保證其領先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的基礎技術與應用技術的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學習、數據采集、自然語言、語音筆跡識別等。

我國人工智能的研究現狀。很長一段時間以來，機械

和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標。中國國際科技大學在國家863計劃和自然科學基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行機器人的基礎上，經過科研10年攻關，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態不行，到能快速自如的動態步行；從只能在已知的環境中步行，到可在小偏差、不確定環境中行走，取得了機器人神經網絡系統、生理視覺系統、雙手協調系統、手指控制系統等多項重大研究成果。

3.2　人工智能發展方向

在信息檢索中的應用。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在：①如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術，包括機器感知、機器思維、機器行為，即知識獲取、知識處理、知識利用的過程。②由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識，這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素，對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于專家系統的入侵檢測方法。入侵檢測中的專家系統是網絡安全專家對可疑行為的分析后得到的一套推理規則。一個基于規則的專家系統能夠在專家的指導下，隨著經驗的積累而利用自學習能力進行規則的擴充和修正，專家系統對歷史記錄的依賴性相對于統計方法較小，因此適應性較強，可以較靈活地適應廣普的安全策略和檢測要求。這是人工智能發展的一個主要方向。

篇5

中圖分類號：F230 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在會計領域應用及前景

人工智能即“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。對于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對人的智力的模仿再生，導致人的思維永遠會先于計算機一步。

在如今的高速信息化時代下，縱觀整個會計領域，不難發現，由于各種會計處理軟件和人工智能的應用，過去從事手工填制憑證、記賬、對賬、結賬這些繁瑣的工作的人正在悄無聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會計工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會計的基本職能正潛移默化地在發生改變。

具體而言，人工智能引入會計行業可以避免由于人的失誤而造成的會計信息錯誤的問題，為管理決策、業務投資分析提供可靠的數據支持。同時，人工智能可以使業務效率明顯提高，對于技術含量低、簡單重復的工作，人工智能可以在高強度工作下仍然高效運行。如此以來，企業運用人工智能解決日常大量發生的標準化工作，精簡核算類型員工，既提高了效率又節約了成本。在信息爆炸的時代，人工智能憑借其強大的計算能力、海量的信息儲存以及高強度運轉的工作能力，在信息采集等方面也發揮越來越重要的作用。

不置可否地是人工智能不僅代表了先進科技的高速發展，同時也帶來更豐厚的經濟利益。人工智能的應用范圍也會隨著社會發展從大型企業逐步擴展到中小型企業，其功能也會日臻完善，從財務核算逐步擴展到為財務決策提供信息等領域，智能會計的發展前景明朗廣闊。

二、會計是否將被人工智能完全替代

2014年《經濟學人》的調查數據顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業中會計位于前三甲。在國內，國務院常務會議通過了《裝備制造業標準化和質量提升規劃》，工信部等部門也了《機器人產業規劃2016-2020》，意圖指導機器人產業蓬勃發展。人工智能的發展如此受器重，會計人員面對的挑戰空前嚴峻。

因此，人工智能真將會計完全替代，會計行業中的人都將面臨重新選擇新的工作領域的窘境？答案是否定的。

如今會計行業正朝著一個更加多元化、全球化的復合型方向發展，由于如今的經濟信息時代地迅猛發展，越來越多的企業步入了國際化的軌道。對于這些企業進行合并重組、融資上市、跨國合作……都需要會計的輔助指導。

人工智能缺乏人類所特有的主觀能動的創造想象力。人工智能由于其根據特定的情形，提前設計好運行程序，在一旦遇見新的情形，就無法進行處理。人工智能是沒有意識的機械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無法利用規則來約束衡量的問題，必須具備會計知識的人來處理。

三、會計行業重新定位于轉型迫在眉睫

在人工智能被引入到會計工作中，普通核算類型工作的崗位勢必減少，但財務人員不會完全被人工智能取代。分析目前國內的會計人員的結構布局，清晰感受到呈現兩極分化的態勢。會計行業的普通核算類型的人員已達到飽和，但高水平的財務管理人才仍是鳳毛麟角。高級應用型與復合型人才在社會上青黃不接。對于企業而言，需要的也是能夠為企業宏偉藍圖出謀劃策的高級會計人員。審時度勢地轉變自身職能，努力提高自身能力素質，能人之所不能即做人工智能無法企及的事情是會計人員的首要選擇。

（一）轉變傳統的思維模式與觀念

在許多外人甚是會計工作人員看來，會計是一個埋頭算賬、記賬、整理數據的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點明顯早已過時。會計如果一直沿襲成規，因循自己習以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優勝劣汰”競爭中的淘汰者。

（二）專業知識學習無止境，順應科技發展潮流，提高競爭力

在新的環境下，戰略管理型人才是我們每個會計人員努力的方向。如果知識內容片面而且結構老化，就只能重復進行簡單、機械的基礎工作，毫無疑問會被人工智能取而代之。一個財務人員不能簡簡單單的看見賬簿上面記載的數據，而要利用這些數據看到公司背后的實際情況，為公司發展壯大統籌規劃。即需要的是一個對會計知識、行業法律法規、管理決策和現代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評估判斷、預測決策與人機協調多方面才能的復合型人才。

（三）向人工智能會計領域的開發進軍

會計處理問題的思維和方式會因不同問題而改變，考慮的范圍也會隨時間的變遷而不斷擴大，這些都會使人工智能在會計領域的開發異常復雜。如果儲備大量會計知識與經驗的人員，從事于智能會計的開發與維護，重新發掘自身的價值，既是會計人員的新出路又會對會計的發展做出一番新的推動。

四、結語

人共智能引入會計行業并不昭示著會計職業的滅亡，隨著科技不斷地發展，人工智能對于簡單機械的工作的完全替代是理所當然的，會計遭遇如此挑戰也是社會進步的必然結果。面對這一重大的技術革新，無論是會計工作者還是會計專業學生，都應以積極的態度主動從容面對，重新進行職業定位，從過去腐朽錯誤的觀念中解放出來。面對新興技術的發展，不能因為恐懼而閉門造車、對其進行排斥，而是保持警醒的態度來發展與提升自己，堅信挑戰與機遇并存。

參考文獻：

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前言：人工智能是計算機科學的一個部分，是隨著信息化技術發展所衍生出一門獨的特技術科學，其實質上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術轉化為高效生產力，也正是基于此，人工智能技術的發展受到了社會公眾的廣泛關注。人工智能技術是基于信息的處理與編輯特征而實現，其與計算機網絡在應用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協調也將會產生更為全面與高新的技術，為此特在本文中對計算機網絡技術中的人工智能應用展開了全面研究。

一、人工智能的發展與實際意義

計算機網絡中的海量數據與信息普遍是用數字、符號、文字等文本形式進行展現，在此過程中需要其達到較高的表達能力、判斷能力等方面的標準，而人工智能為加強計算機網絡的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現，能豐富計算機網絡的信息表達能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術以及超高的分析能力，實現了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發展的意義主要表現在以下兩個方面：一是人工智能的發展增加了計算機網絡信息表達的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現了人的行為，同時由提升了人的謹慎、全面與系統等方面相關能力；二是人工智能的發展開拓了計算機網絡在處理信息的空間與路徑，將計算機網絡所涉及到的眾多工程信息進行有效結合，實現了集中控制的目標，完成智能化的操作。

二、人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種渠道信息的處理與集成

網絡與計算機等現代高新技術參與到計算機網絡之后，為計算機網絡的發展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現方式與實現方向。人工智能在計算機網絡中的應用，由傳統的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數據信息處理的工作所轉變[2]。人工智能的這一轉變體現在多種方面，例如，在現代網絡運營安全管理中，可實現預先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠實現將網絡中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠對來往傳遞信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現了高等人工智能技術。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡技術中，網絡管理一直是一項繁重的工作，網絡的實時動態以及變化速度快等特點為網絡管理工作行程了一定的難度，而為實現更為高效的網絡管理，人工智能技術也顯示出了一定的效用。人工智能技術在計算機網絡管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術，達到對計算機網絡進行綜合管理的效果。專家系統是一種相對智能的計算機程序，將某種領域中的專家知識以及經驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關系統中，由此在某特定領域中匯集多為專家的知識與經驗，實現系統的高效性與全面性，完成對此領域內各種計算機網絡問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業管理與教學方面的應用

現代普遍企業管理中均會應用到計算機網絡技術，而在參與了人工智能的計算機網絡中則更為有效的提升了企業管理的安全性與高效性。人工智能能夠實現企業管理系統的自動防御系統與健康系統，是企業管理實現高度智能化。在教學方面，教師可以在教學過程中，利用人工智能技術的知識庫，在知識庫中定義教育知識內容，并對知識庫中的知識進行推理，是學生能夠更為直觀的接受教學內容，提升教學效率。

結論：綜合上文所述，人工智能是計算機網絡技術發展的必經之路，人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在計算機網絡管理、計算機網絡安全、辦公安全、信息化教學等多個方面。人工智能在計算機網絡技術中的有效應用，推動了計算機網絡向高效智能化的發展，對計算機網絡技術的發展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻

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“人工智能”（Artificial Intelligence）一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。 

2.人工智能的研究歷史 

人工智能的發展也并不是一帆風順的，人工智能的研究經歷了以下幾個階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規律。英國的哲學家、自然科學家培根，系統地給出了歸納法。“知識就是力量”德國數學家、哲學家布萊尼茲。提出了關于數理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運 算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數學家、邏輯學家布爾實現了布萊尼茨的思維符號化和數學化的思想，提出了一種嶄新的代數系統——布爾代數。 

第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。 

第二階段： 60 年代末到70 年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新DENDRAL 化學質譜分析系統、MYCIN 疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR 探礦系統、Hearsay-II 語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969 年成立了國際人工智能聯合會議。 

第三階段： 80 年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統K I P S”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 

第四階段： 80 年代末，神經網絡飛速發展1987 年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。 第五階段： 90 年代，人工智能出現新的研究由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。 

3. 人工智能的發展方向 

3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長遠目標是要創造人類智能的機器，用機器模擬人類的智能。這是一個十分漫長的過程，人工智能研究者將通過多種途徑、從不同的研究課題入手進行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動或半自動的知識獲取工具；能實現海量高速存儲并具有學習功能的聯想知識庫；新型推理機制和推理機；分布式人工智能與協同式專家系統；智能控制與智能管理；智能機器人；人工智能機；新一代的電腦模型。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，主要研究領域有專家系統，有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。其發展可以歸納為：人機融合、機器智能、智能機器。 

3.2人機融合。人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學家、科學家和人工智能學家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。 

篇8

電氣自動化控制中應用人工智能技術，就可以對系統運行流程進行簡單化處理，優化控制系統，同時，人工智能技術為電氣自動化控制提供了技術和安全保障。電氣自動化工作人員的工作也隨之變得簡單，在節省人力和物力的基礎上提高了工作質量。目前，智能化技術在所有領域都有應用，推動了我國各行業整體向前發展。

1 人工智能技術

1.1 人工智能技術的闡述

人工智能技術就是計算技術對人腦進行模擬，同時發出類似人類的行為指令，最后解決傳統的科技難題。人工智能技術不但涵蓋了傳統數學和計算機，還關系到了一些人文學科，例如：哲學和倫理學等，結合了自然和社會兩門學科，有著較為廣泛的影響內容。現在人們生活中已經離不開計算機技術，人工智能技術也逐漸發展起來，因此，計算機技術在處理問題時更類似于人腦，使工作效率提高，系統運作更加靈活和穩定，不斷地增加了自動化程度。

1.2 人工智能技術在電氣自動化應用中的功能

（1）采集和處理數據的功能

人功智能技術在電氣自動化控制中的應用，就可以很好的采集電氣設備中的模擬量和開關量，在一定情況下，還可以處理和存儲一些數據。

（2）監視運行系統，并及時發出報警

人工智能技術的應用不但可以監視和模擬電氣系統，還可以對設備開關量的情況進行智能監視，監視事件的狀態變化，如果出現狀況就會報警；對系統運行的實際情況進行記錄以及對事故進行自動提示和處理；除此之外，還具備聲光功能、圖像功能、電話報警功能等。

（3）操作控制的功能

電氣自動化控制中應用人工智能技術通過鼠標和鍵盤控制斷路器和電動隔離開關，還可以調整勵磁電流。電氣自動化控制的工作人員可以根據順控程序實現停機操作。同時，電氣系統想要適應所有系統的值班要求，就會對操作人員的操作權限進行限制。

2 電氣自動化控制中人工智能技術的應用

2.1 電氣自動化中人工智能技術的應用分析

電氣自動化設備在運行的過程會涉及到很多的學科，想要熟練的掌握其操作流程，就需要工作人員具備較為專業的知識積累和良好素質。所以，想要使電氣自動化設備可以正常運行，必須應用人工智能化技術。人工智能化技術能夠編寫程序，之后由計算機技術負責操作，使電氣設備實現自動化運行，取代了人腦勞動，使工作時間縮短，人力成本降低。

2.2 人工智能技術在電氣控制中的應用

人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，主要就是控制神經網絡、模糊控制、專家系統控制。筆者主要介紹了模糊控制，電氣傳動過程中應用模糊控制來實現直流電和交流電的傳動，其直流傳動有Sugeno與Mamdani兩種傳動，在運轉的過程，Mamdani的作用就是控制調速，而Mamdani的另一種情況就是Sugeno；在交流電傳動過程中，模糊控制就可以實現人工智能技術。

2.3 人工智能技術在平常操作中的應用

電氣自動化有著較為繁瑣的操作流程，并且對操作程序也有較嚴格的要求，如果有操作問題出現，就很可能會出現機器故障，因此就會造成較為嚴重的損失。而在電氣設備運轉的過程中應用人工智能技術進行操作，這樣就簡單化了控制流程，方便技術人員對其進行檢查和維修，在節約時間的基礎上又降低了成本。

2.4 人工智能技術在事故和故障診斷中的應用

專家系統由8大類型組成，具體如（表1），在電氣事故和故障診斷中，診斷型專家系統較為重要，主要處理的故障為：發動機故障、發電機故障、變壓器故障等。電氣自動化控制過程中，會發生很多不同的故障?？蓚鹘y的診斷方法非常復雜，準確率較低，而應用人工智能技術就可以根據專家的指導和平時收集的機器故障樣本，進行問題分析，最后制定解決策略，這樣分析將會更加準確，問題存在的時間也隨之縮短，使處理問題的效率提高。

表1 專家系統類型表

3 人工智能系統的應用--簡析恒壓供水案例

3.1 恒壓供水的概況

現在我國普遍使用的供水系統就是恒壓供水，因為此系統有著不確定的負荷變化，所以傳統的PID算法在壓力控制方面不能達到理想效果。在具體的運行過程中，我們發現模糊控制的應用效果較好，在實施此方案中，應用AI-808控制器進行人工智能調節，并對FXINPLC控制邏輯加以結合，這樣水廠的恒壓供水就可以實現全自動化。

3.2 AI-808人工智能的工作原理

AI-808人工智能變頻器、調節器、閥門等構成了此系統。主要由壓力傳感器檢測水管壓力，之后利用變壓器將信息傳送給AI-808儀表，將其與設定值做比較，進而得出壓力誤差，在AI-808所具有的模糊基礎上結合PIC控制算法進行運算，將控制信號4～20mA傳到變頻器的控制端，之后對頻率進行調節，使其達到水管所要求的指標。如果用戶用水量增加，一臺水泵變頻到50赫茲后，還是達不到供水壓的規定，PIC將對AI-808調節器中的壓力信號進行檢測，之后給出另一臺水泵，再由它進行工頻運行；如果用戶供水量降低，PIC會接受AI-808調節器發出的水壓高信號后，退出運行中的一臺水泵。

上述敘述的案例只是電氣自動化控制中小范圍的應用人工智能化技術，同時也為電氣設備的生產和供給過程中的一個方向，在電氣自動化控制中應用人工智能化技術有著較為重要的意義，值得我們對其進行深入的研究。

4 結語

總而言之，人工智能化技術是現代科技發展過程的產物，這項技術一直向著成熟方向發展，隨之走入到人們的日常生活中。智能化技術不但給人們帶來了很多的便利，而且也是改變傳統電氣的機會，使電氣自動化控制的工作效率得到提高，減少了在人力和物力上投入的成本。

參考文獻：

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第1名 田納西大學諾克斯維爾分校

很多人都不知道，田納西大學諾克斯維爾分校是人工智能專業發展最快的學校。十年之內，該專業擺脫了當初只有幾名教授的困境，一躍成為美國人工智能領域最具領導力的科研機構。

學校的智能系統和機械學習中心成立于2010年，如今已擁有40多名高素質科研工作者，其中還包括8名來自國立橡樹嶺研究所（美國能源部所屬的大型國家實驗室）的科研人員，可謂是科研力量雄厚。

該中心為在校學習人工智能的碩士研究生開設了一個獎學金項目，學生可以在學習之余，輔助科研工作者進行深度調研，其中就包括擔任國立橡樹嶺研究所科研人員的助手。當然，在該中心工作是記學分的，最高可抵12學分，并且能享受獎學金的優待，這也算是研究生的一個特別福利。

第2名 華盛頓大學

華盛頓大學位于西雅圖，地理位置優越，微軟、亞馬遜、波音等知名企業都駐扎在此。該校人工智能專業將科學和藝術相結合，學生選擇范圍寬廣，他們可以從16個研究方向中挑選一個感興趣的進行學習。

不少研究方向都涉及到跨學科，學生在人工智能的同時，還要從藝術學院、設計和編程學院、交互設計項目選修相關課程。

該校的人工智能專業教授都屬于明星級別，他們頻繁地出席研討會，他們的名字也時常出現在學術雜志上。

第3名 斯坦福大學

斯坦福大學的人工智能專業是將學術學位和研究項目結合最好的學校。本科生的學習課程需要極高的理解力，難度并不低于研究生課程，如電腦生物、言語識別、認知、機械學習等；研究生的學習則更側重接觸人工智能前沿動態。許多學生畢業后都選擇進入斯坦福人工智能實驗室工作。

第4名 喬治亞大學

喬治亞大學富蘭克林藝術與科學學院設立了獨立的人工智能研究機構，該校的人工智能研究生階段的課程重在深入研究，讓學生在本科的基礎上得到更多的探索，如學習遺傳算法、邏輯程序設計、認知模型、微電子學等。

第5名 賓夕法尼亞大學

賓夕法尼亞大學是美國大學里唯一提供人工智能雙學位的學校，學生需要同時學習計算機科學和認知科學。該校對學生的要求很高，在錄取時會側重學生對于人工智能的興趣與熱情，并要求學生有良好的職業道德，如責任感，責任感關乎專業度，這代表著學生對科研學習的態度；如榮譽感和道德感，包括尊重科研學術成果、不剽竊、不抄襲等。

第6名 加利福尼亞大學伯克利分校

加利福尼亞大學伯克利分校的人工智能專業名為“認知科學里的技術研究”，以研究認知和觀念的計算模型、思想和語言的神經基礎為主。該校的人工智能研究非常有名，經費十分充足，共有近30名教授和講師致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言語識別等。

第7名 密歇根大學

密歇根大學的人工智能專業隸屬于文學、科學和藝術學院，因為該校強調跨學科學習，這意味著學生學習人工智能專業的同時，還要學習經濟學、生物學、心理學、語言學、哲學等。該專業有10個不同的研究小組，學生可以選擇將人工智能和心理學或哲學相結合，進而開闊思路，不斷創新。

第8名 伊利諾伊大學香檳分校

伊利諾伊大學香檳分校電力與計算機工程學院設立了人工智能專業，目的是解決當下人工智能領域所出現的問題。學生需要學習的課程都是以解決問題為導向的，如“運動規劃與虛擬現實”、“計算機視覺分析”、“神經影像”等。

第9名 麻省大學艾默斯特校區

麻省大學艾默斯特校區的人工智能專業從本科、研究生到博士都很受歡迎，學生們通過學習機器學、自然語言過程、嵌入式系統、運算法則等課程，可以發現自己的興趣點所在，進而參與到研究中。

該校的20多名人工智能專業教授和講師有一定知名度，他們研究機械學、電腦視覺和認知計算等，同時也為學生提供豐富的研究調查機會。

第10名 印第安納大學

印第安納大學是美國少數的將人工智能專業列為獨立專業的學校。本科生側重學習智能化系統工程，倡導“以小見大”，即從小規模的網絡和移動技術入手，進而研究宏觀的系統工程，這樣的課程包括生物工程、計算機工程、網絡物理系統、分子與納米工程等。研究生則是將技術與創新融合，專注學習以解決問題為導向的人機互動設計。

國家大型科研機構比較青睞該校學生，因為在微軟主辦的針對學生的“想象杯”開發人員設計大賽中，該校學生奪魁的次數最多。

第11名 俄勒岡州立大學

俄勒岡州立大學的人工智能專業是全美里最自由的，學生入學時可以選擇多種研究方向，比如其中之一是人機互動，課程包括編程、認知、心理學等，都是幫助學生了解人工智能里“界面”的意義。

第12名 西北大學

西北大學的人工智能專業共有20門課程供學生選擇，如“自然語言處理”、“知識表現和推理”、“計算機幾何學”等。這里還有一門課程由IBM公司贊助，學生可以用IBM公司開發出的智能電腦――認知計算系統的代表Watson來制造出下一代人工智能設備。

第13名 羅切斯特大學

在羅切斯特大學，本科生有兩個方向選擇，分別是注重數據挖掘和機械視覺的“機械學習和機器人”，注重網絡應用程序的“人機互動與網絡”。研究生的課程包括運算法則、統計語言、認知過程、數據挖掘等。該校的教授在人工領域專業很有名，所以學生的研究機會很多。

第14名 俄亥俄州立大學

俄亥俄州立大學的人工智能專業有不同的側重，學生可以選擇研究神經式網絡、電腦視覺或其他。人工智能的研究項目也有細分，如應用機器學習，聽覺、言語和語言處理，機器學習理論和認知系統等。該校的人工智能研究實驗室早在1970年成立，如今以研究成果顯著而聲譽良好。

第15名 哈佛大學

哈佛大學的人工智能專業名為“心智，大腦和行為”，從專業名就可以看出這是跨學科學習，且學生在畢業前要完成相關研究。這里的“人工智能研究小組”是一支高水平的師資隊伍，他們在研究人工智能時，結合了社會計算、計算語言學等方面。

第16名 倫斯勒理工學院

倫斯勒理工學院的人工智能專業隸屬于認知科學院，這就意味著學生將側重于學習認知科學，研究人類和動物的思想，“心智與機器”、“機器與計算學習”等課程都較受歡迎。倫斯勒人工智能和推理實驗室很有名，不過，有人開玩笑，這里的教授和學生在研究的過程中，總會有“我們自己也是機器嗎”的困惑。

第17名 哥倫比亞大學

在美國東海岸，哥倫比亞大學的人工智能專業擁有最完備的實驗室，學生在實驗室里可以感受機器人原理、自然語言處理過程、計算機視覺，還可以操作可穿戴計算機原型和3D圖形工作站，甚至是IBM公司開發出的機械臂，這些都增加了課程的趣味性。

第18名 普渡大學

普渡大學的人工智能專業名為“機器智能跟蹤”，隸屬于計算機科學院，課程內容包括人工智能、數據挖掘、機器學習和機器人研究。該專業的主要研究領域是機器學習和信息檢索。

第19名 喬治亞州立大學

篇10

目前，人工智能在會計管理工作中不斷普及，人工智能的使用不僅在很大程度上提升了生產單位的工作效率，還能更加準確地處理財務信息。未來，人工智能將逐漸地應用到每一個角落，因此，我們應該正確看待人工智能所帶來的一些問題，對于應對人工智能的替代工作要提早做出準備。

1人工智能發展對于會計的挑戰

對于會計工作而言，人工智能帶來的挑戰主要包括以下兩個方面：一是部分會計工作將被具有人工智能的機器取代。隨著計息機信息技術的不斷發展，會計行業的工作方式其實早就已經開始發生變化。到目前為止，最早的手工核算幾乎已經全部被會計電算化所代替。隨著人工智能的迅猛發展，會計行業中的很多工作都會被人工智能取代，例如填制會計憑證、登記會計賬簿、編制會計報表、管理會計檔案、會計科目分類等等，凡是具有規律性的基礎工作到最后會全部被人工智能代替。根據相關研究統計，在未來二十年之內，人工智能將會取代50%以上的會計崗位。二是人工智能在會計工作中的大規模應用可能引起失業危機。從社會和技術進步來說，人工智能在會計工作中的大量應用可以大幅提升工作效率，同時還能夠利用計息機統計匯總和數量的優勢，為生產單位的經營決策提供準確有效的數據，并籍此提升生產單位的整體效率和經濟效益。但是，根據相關統計，目前從事會計基礎性工作的人員比重占會計人員總數的50%至70%，對于這一部分人員來說，人工智能的高度發展會產生巨大的替代效應，當人工智能在會計工作中應用越廣泛，引發的會計失業人員就會越多。因此，人工智能大量應用的時代，也是從事會計基礎工作人員產生失業危機的時代。

2人工智能發展背景下會計工作的相關應對措施

2.1適應時展，積極利用人工智能

科學技術是第一生產力。人工智能雖然對會計工作構成了挑戰，但是時代的發展和進步不可逆轉。因此，在人工智能高速發展的今天，從事會計工作的人員不僅不應該拒絕和排斥人工智能，相反地，應該轉變觀念，認清形勢，努力去學習掌握人工智能在會計工作中的應用方法，提高工作效率和工作質量。讓人工智能工具成為自己工作中的得力幫手，利用這些工具來高效完成會計基礎性工作。同時，加強專業理論學習，提高工作能力，利用節省下來的時間集中完成難度大、情況復雜的會計工作，在人工智能來臨的時代實現自身的進步。

2.2提升工作層次，實現升級轉型

從目前情況來看，人工智能在會計工作中的應用還只停留在于基礎性、重復性高的工作方面，而對于需要較高思維能力的會計工作，人工智能還難以勝任。例如人工智能雖然能夠快速整理出財務數據，但是讀出財務數據背后的信息，準確評價生產單位的整體發展能力，結合財務數據對企業戰略、運營質量、競爭能力、風險價值等作出評判，人工智能還難以做到。即使是人工智能與大數據技術結合，目前也無法做到對高級財務管理人員的替代?；诖耍瑫嫻ぷ魅藛T在人工智能發展的時代，可以打破本專業的限制，在掌握財務專業知識的同時，多涉足企業管理，由傳統的會計向管理型會計轉型。另外，還應該利用各種工作機會，站在單位發展的高度，進行財務分析、出謀劃策，提升自己在生產單位的價值和層次。

2.3圍繞專業發展，變更工作內容

會計工作人員必須認識到，相對于人工智能而言，人的思維具有獨創性。人工智能歸根到底，也只是對于人的思維的模仿和拓展，控制和決定人工智能的最終仍然是人。在人工智能得到發展的時代，會計專業學科本身也會同步實現發展。隨著會計學原理的不斷豐富和完善，會計方法應用也將發生很大改變，會計人員的工作內容也會隨之改變。一是隨著會計原理和會計方法的調整，會計人員在利用人工智能的時候，必須進行相應的調整，以達到工具使用與工作目的的統一；二是隨著人工智能工具的發展，除了一些具有固定模式的工具以外，提供給會計人員由其結合實際需要，自主開發利用的軟件工具將會越來越多，會計人員應該加強學習，掌握人工智能工具，使其變成自己工作的利器。

2.4關注行業動態，自我優化升級

作為會計人員，在人工智能快速發展的背景下，必須時刻關注行業動態，樹立終生學習的理念，不斷實現自我優化升級。會計人員應認識到，會計專業作為一門學科，在國民經濟發展中具有不可替代的作用，不管人工智能如何發展，改變的只是工作方式和內容，會計專業本身不會消亡。因此，會計人員在工作的同時，要密切關注本行業的發展動態，按照行業發展方向來調整自己的職業目標，并根據職業目標進行規劃，學習相關的知識和技能，在工作中多掌握一些管理技能，努力提升財務分析能力和預判能力，以自我優化升級來應對專業變化和人工智能發展。

3結束語

在人工智能快速發展和應用的背景下，會計工作人員必須適應時展，積極利用人工智能，不斷提升工作層次，關注行業動態，實現升級轉型；高等教育中的會計專業也應面向人工智能，改革教育模式，培養出適應新時期發展的會計人才。