导语：如何才能写好一篇人工智能时代对教育的影响，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
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近两年，“AlphaGo”连胜全世界的围棋名将，被媒体广泛报道。人工智能开始成为社会关注的热点，引起人们的广泛兴趣，并令人深信不疑。
在刚刚结束的2017年高考，学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了 134 分和 105 分的高考文科数学成绩。在做题方面，机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事，同样引发了人们的深度讨论与思考。
的确，随着理论和技术的日益成熟，人工智能开始受到产业资本的热捧，语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用，人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力，随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展，人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。
面向未来，我们不禁要问，人工智能是否能够改变教育？人工智能在教育领域将释放怎样的潜力？本期策划，我们邀请上海海事大学魏忠，探讨人工智能视角下的未来教育，从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用，探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生，从技术与教育的关系延伸到人工智能，并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测；重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发，介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度，探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习，并进行了反思。
“这是最好的时代，这是最坏的时代；这是智慧的时代，这是愚蠢的时代。”人工智能时代的钟声已经敲响，我们还在工业时代的迷梦中寻找教育的未来。谁曾想到，未来来得如此之快，我们是否准备好做出改变？未来，我们需要什么样的人才？我们需要什么样的教育？我们不妨想象一下，未来10年、20年的教育将发生怎样的改变？也许一个崭新的时代并不会留给我们那么长时间去形成新的教育生态系统。
篇2
随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。
1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。
44人机交互接口
基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。
篇3
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
篇4
关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
篇5
关键词：智能制造 机械 启示
随着信息技术的不断发展，现代制造业向着以智能制造为核心的新一代工业发展，社会对机械人才的需求量越来越大，但同时对人才的质量和综合素质也提出了与以往不同的新要求。笔者将从智能制造基础和内涵出发分析智能制造高职院校机械教学影响和启示。
一、智能制造的含义及关键技术
制造是从概念到实物的过程，通过制造活动把原材料加工成适用的产品，智能制造是在网络化、数字化基础上融入人工智能和机器人技术形成的人、机、物之间相互交互与深度融合的新一代制造系统。智能制造系统的本质特征是分布于各个地方的单个制造者自主性和整个制造系统的自组织能力，实质就是应用快速可靠的通信传输网络建立的分布式多自主体智能系统。
智能制造系统的基础技术。
1.数控机床技术
数控机床技术是智能制造的基础，智能制造系统最终产品的生产都依赖于数据机床技术。
2.计算机技术
计算机辅助设计能够提高产品的质量和缩短产品生产周期，在制造过程综合利用计算机技术使生产从概念、设计到制造联成一体，做到直接面向市场进行生产，可以从事大小规模并举的多样化的生产。
3.工业控制技术、微电子技术
利用工业控制技术、微电子技术结合人工智能技术发明的机器人开创了工业智能新局面，使生产结构发生重大变化，使制造过程更富于柔性，扩展了人类工作范围。
4.人工智能技术
人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性，达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的，使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成，从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。
5.通信网络技术
构成智能制造系统的基础就是高可靠实时通信网络，通过通信网络高速可靠实时传输智能制造系统中各个制造者所需要的所有信息，通信网络技术主要包括嵌入式网络技术、高可靠无线网络技术，网络信息安全技术和异构网络间无缝交换技术。
二、智能制造对机械教学影响及启示
机械专业是现代工业的基础，机械专业的人才将是工业4.0时代弄潮儿，为了适应智能制造工业发展的需要，在机械人才培养方面必须要适应时代的发展，作为机械专业人才培养主要摇篮，高职院校培养的人才只有满足智能制造的需求，才能立足于未来工业发展，否则培养的人才将被现代工业社会所淘汰。因此在机械专业人才培养方面对教学模式、教学内容和教学方法等方面进行改革创新是大势所趋。
1.不断完善机械专业教学内容
智能制造所需要的机械人才已经不再是仅仅懂得机械专业的人才，而应该是对计算机技术、工业控制技术、网络技术、人工智能技术等智能制造基础技术都要熟悉和了解的人才，这就需要学校在进行机械专业课程设计时要在加强传统机械专业课程的同时，增加计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的相关课程，老师在教授传统机械课程的同时，把计算机技术、工业控制技术和人工智能技术融入到教学中，从而使学生熟悉在机械制造工业中如何应用计算机、人工智能等技术，充实学生的技术储备，为学生的就业打好基础。
2.在机械专业教学中不断创新应用教学方法
智能制造对机械专业人才提出了新的要求，学生不仅要加强对机械知识的掌握和运用，还要熟悉了解计算机技术、工业控制和微电子技术和人工智能知识，这就产生老师传统教授机械知识的教学方法不一定适用于这些新知识教学的问题，因此教师应该深入研究计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的教学方法，并结合适用于机械专业教学方法不断创新新的教学方法， 培养学生学习的主动性、创造性、理论实践能力和学习的方法习惯。同时要不断提高任职教师能力素质，加强学习智能制造关键技术相关知识。
3.逐步完善改进教学模式
智能制造需要新的理论知识体系，原来的机械专业知识的教学模式可能已经不再适应新知识的教学，这就要求我们的老师不断研究新知识理论，探索尝试新的教学模式，使得学生能够牢固、快速掌握新知识。
三、小结
篇6
个人简历：
1981年，毕业于浙江美术学院工艺系（现中国美术学院），学士；
1982年-1983年，任教于中国美术学院，教师；
1984年-1986年，德国慕尼黑造型艺术学院与柏林艺术大学访问学者；
1986年-1988年，获美国耶鲁大学艺术学院硕士学位，被授以作为表彰最优秀毕业生的诺尔曼・艾弗斯纪念奖；
1988年，成立个人设计工作室，为Adobe公司提供设计；
1989年-1997年，美国耶鲁大学艺术学院，讲师；
1991年-1998年，就职于全球最大的出版O计软件公司Adobe，先后担任设计师，高级艺术指导，设计总管，负责全公司设计工作；
1998年，加入两方设计公司，任设计总监；
1999年，任上海大学美术学院，客座教授；
2001年，参加北京申奥工作，艺术指导；
2006年-2008年，任北京奥组委形象与景观艺术总监；
2003年-至今，任中央美术学院设计学院院长、长江学者特聘教授、博士生导师
主要设计、研究项目：2001 年参与北京市申奥工作，设计北京申奥多媒体陈述报告；2004建立中央美院奥运艺术研究中心并任主任，中心设计了奥运奖牌、奥运体育标识、奥运色彩系统、奥运景观系统指南、奥运门票等奥运设计项目；2006年10月至2008年10月任北京奥组委形象与景观艺术总监，负责北京奥运形象与景观设计工作；2009年作为学术总监与主要发起人负责申请、筹备、举办了ICOGRADA 北京世界设计大会。大会有40多个国家2000人参会，超过100场演讲，24个专业展览，成为推动中国设计发展的一项重要活动。曾任教于美国耶鲁大学艺术学院并担任世界最大出版设计软件公司Adobe 高级艺术指导与设计总管，负责全公司设计工作。作品多次参加国际重大展览并获奖，作品被多家博物馆收藏；多次被邀请作为设计比赛评委；在世界多地举办过学术讲座，主持过很多与设计相关的学术活动。
技术的进步、互联网的发展和数字化时代的到来使得设计行业面临着巨大的机遇和挑战。在2016年11月召开的国际艺术设计教育年会上，中央美术学院设计学院院长王敏教授就现阶段技术和数字化发展所引发的设计领域的一系列变革问题进行了名为“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主题演讲，在设计领域引起了巨大的反响，更是吸引学者们广泛的关注。发言中，其不仅对目前数字和人工智能背景下的设计问题进行了广泛的论述，更对未来设计行业和设计教育的发展指引了方向。本期，我刊特别邀请到了王敏教授做客权威人物栏目，就第四次工业革命所引发的设计价值与设计蜕变相关问题接受我刊专访，深入探讨设计未来的研究方向和设计师的培养问题。
本刊主编：王院长您好！感谢您接受我刊的专访！我们知道，在去年年底结束的国际艺术设计教育年会上，您的发言引起了巨大的反响，特别是其中有关人工智能所引发的设计变革方面的问题，更是得到了很多学者和教育工作者们的关注。您能进一步深入解读一下您是如何看待设计师与人工智能的关系的呢？
王院长：好的。首先，我想说的是目前人工智能的发展已经对设计师带来了巨大的冲击，而且在未来，设计师的很多工作还将会被人工智能系统所取代。但其次，我想进一步说明的是某些工作的消失并不意味着设计行业的消失，因为设计师的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，设计师和人工智能的关系应该是相互促进、相互激励发展的关系。历次的工业革命，都带来了设计理念、设计价值的转变，也为设计领域的发展带来了巨大的机会。第四次工业革命也以一样。在人工智能、物联网Internet of Things ，工业4.0、新能源、新思维兴起的时候，也为设计领域和设计师带来了前所未有的机遇与挑战。
本刊主编：王院长，刚刚您谈到了历次工业革命和第四次工业革命的问题，您能介绍一下四次工业革命都对设计带来了怎样的影响吗？中国在这四次革命过程中又处于一种什么样的状态呢？
王院长：当然可以，而且我个人认为将四次工业革命的影响梳理清楚对于我们现阶段把握好设计发展的脉络是非常有帮助的，因为伴随工业革命、技术革命发生时，设计师设计理念的转变、设计所带来的价值的转变、设计行业发生的变化，这都会给我们一些对未来的启示和思考。首次，第一次工业革命由蒸汽机引发，人类进入机械生产时代，机器产生的能量大于人与动物的力量，机器取代了人工，带来了生产的进步，但也带来了各种毫无美感的粗劣的机器，在人们为工业进步欢呼之时，莫里斯倡导的艺术与手工艺运动也开始掀起，随后新艺术运动，新装饰，青年风格等在欧洲形成，很多艺术家设计师投入其中，创造了大量的精美设计作品，今天仍为很多人喜爱，这让人们看到了艺术与工业结合去创造美的可能性；其次，电与工业流水线带来了第二次工业革命，电报电话的能力远优于人的传播能力，人类通讯方式从此发生了革命性的变革。福特的T型车流水生产线大大提高了工业生产效率，将汽车带进普通人的生活，也预示着工业产品对人类生活所将带来的巨大影响。此时出现的包豪斯带来了现代设计教育的理念，包豪斯倡导艺术与技术统一，功能性与极简的现代审美观，其后形成的现代主义设计潮流极大推动了工业化对人类生活形态与审美的渗透与改变，在这个现代主义设计发展的进程中吸引了众多人才，也产生了很多设计大师，设计的价值为社会所关注；其三，第三次工业革命始于60年代，从计算机再到互联网，第三次工业革命又一次引起了生产方式和生活方式的巨大变革，比如计算机的应用颠覆性改变了设计、印刷、传播的过程，改变了设计师的工作与设计的价值，3D打印势必引发产业组织形态和供应链模式包括设计价值的颠覆性变化；最后，第四次工业革命来到，随着互联网的发展和计算机技术的更新，人工智能和机器学习开始成为新的热点，也是必为设计行业带来巨大挑战与机会。
再来看看我国，由于历史原因我们错过了第一次与第二次工业革命，仅仅搭上了第三次工业革命的末班车，面对第四次工业革命，我们从来没有像今天这样与世界领先的技术浪潮如此接近过。尤其是在人工智能领域，中国最大的优势在于7亿多互联网用户，而大量的用户就意味着更多的数据。2016年白宫前沿峰会报告指出，在人工智能的新领域深度学习领域中，中国无论是数量或是被引用论文数量都赶超美国位居全球第一。深度学习的应用也体现在我们的日常生活之中，购物平台利用大量的数据分析用户需求，匹配并推荐其需要的商品，或是资讯类APP为用户匹配并推送相关的新闻讯息。除此以外，深度学习最终价值的体现其实还有更多，比如AlphaGO大战李世石，深度学习在背后也起着非常重要的作用，再比如自动驾驶、语音识别、图像识别等都是深度学习的研究范畴，也将是人工智能未来在我们生活中的应用场景。
本刊主编：王院长您的思路太清晰了！正如您所说，历次的工业革命都对设计和人类产生了几乎是具有颠覆意义的影响，那么我想进一步请教一下您，您认为设计在第四次工业革命中是一个什么样的身份？设计存在的价值在哪里？而我们如此众多的设计师将何去何从？将如何重新找到自己的社会价值呢？
王院长：这个问题非常好，它正是我们中国设计和设计师们面临的困惑，这里我就谈谈我个人的看法。前面几次工业革命过程让我们看到，技术的发展淘汰了一些行业、工种，但它也不断创造新的机会、新的工作。在社会、技术发展的进程中，设计与艺术起到技术无法替代的作用。我们应该将第四次工业革命当作机遇、机会，来实现设计的新的价值。现阶段，第四次工业革命带来了对设计新的要求、新的机会。设计的定义、价值正在改变，企业对设计的需求也在改变。这是一个拥抱创新、创意、设计的时代。近年来，很多大型公司开始并购设计公司；国内外很多商业学院陆续开设设计思维的相关课程，新加坡甚至将设计思维作为高中的必修课；越来越多的设计师开始创业。这里我们所说的设计师创业，并非开办一个设计师事务所，或者打造一个设计品牌，而是更多的涉猎到非设计行业。这些变化就要求我们不断重新定义设计、重新定义设计师、重塑设计师，作为最根本的，我们还需要重新定义设计教育。在人工智能时代，很多行业或是消失，或是大量削减人数，设计行业也一样，但这并不意味着设计行业的消亡，正相反的是，未来社会更需要设计师，只是是与以往不同的设计师。我们要不断重新定义设计、重新定义设计师、重新判断设计的价值。设计师因为他们的职业特点，他们对用户体验的关注、他们所普遍具有的同理心、他们的创造性思维的能力，加上对跨行业的经验，使他们可以为企业带来美化产品之外的价值。设计由最初对产品的关注被提升到组织与策略的层次，设计一词不再局限于有型的产品，而是一种策略思考。
本刊主编：王院长，您提到设计和设计师都需要重新定义和进行价值重塑，那么您认为当前的设计人才应该具备那些能力呢？一名好的设计师又应该如何定义呢？
篇7
关键词：智能时代；会计人才；高校
纵观现如今人们的生活，智能产品已经无处不在，正一步步的改变着大众的生活方式，比如一部智能手机就可以处理很多业务。许多行业也进入了智能化工作时。就会计领域而言，以德勤为首的四大会计师事务所相继推出财务机器人来完成基础会计工作，给会计行业带来了巨大的挑战。
一、智能时代对传统会计工作的影响
（一）改变了会计工作方式，提高了工作效率
近几年的时间里，需要会计人员处理的工作因为智能化的发展同样发生了变化，企业通过建立财务账套系统，日常发生的发票开具、费用报销、凭证填制等业务都可以在财务软件上操作，期末账簿和报表可自动生成；货币结算时也可以通过互联网进行转账。简单的会计工作由于这些变化摆脱掉时空的束缚，不仅可以缩短会计人员的工作时间，工作效率也能有很大的提升。
（二）会计人员工作岗位发生变化
财务机器人的应用取代了处理基础财务工作的人员，使会计人员免于重复基本业务。更多的会计人员将转型到有价值的财务分析、财务决策以及其他管理岗位中。这就需要财会人员具备商务数据挖掘、财务数据分析处理、财务决策和企业管理等能力，能对报表和数据进行深刻解读，提取数据背后的信息，并把这些信息变为对企业经营策略的制定有用的信息。
（三）降低了财务风险，财务数据更加精准
智能机器发生错误的概率微乎其微，未进入智能时代前的会计工作中会有大批量的财务数据需要进行人工处理，不但枯燥还及易出错。人工智能在会计领域的应用保证了会计信息的真实和完整，而且还可以快速选取各种决策所需的相关数据和信息，大大降低了以往人工分析数据差错、数据不全面和数据分析结果滞后造成的财务风险。
二、智能时代会计人才培养存在的问题
（一）会计学专业课程设置存在缺陷
1.财务核算类课程比重偏大。目前大多数大学的会计学专业课程都侧重于财务会计，不够重视财务分析与财务管理，会计核算类课程多，且课程之间重复的内容比较多，这种传统的以财务会计为中心的课程体系已经不适应智能时代对会计人才的需要。2.缺少数据分析课程。智能时代下，财务机器人的应用会使会计数据自动生成，无需会计工作者进行手动计算。公司的财务分析、决策和其他管理工作会需要会计人员来进行，但目前会计学专业缺少数据分析类相关课程的设置，几乎没有学生拥有对财务数据的分析能力。3.理论知识的传授多过实践能力的培养。很大一部分大学的会计学专业都强调理论教学，对实践教学重视不够，导致很多高校学生毕业以后不能把所学的知识很好的应用到会计实际工作中。4.跨学科类课程设置不足。学科交叉是智能时展的主流方向，要把复合型会计人才列为当前各高校的培养目标。而目前，与其他专业学科设置课程整合是会计课程体系没有涉及的领域，各高校的会计学专业毕业生不能实现智能时代对会计复合型人才的需要，只掌握了单一的会计知识。
（二）缺少对学生自学能力的培养
会计是为社会生产活动服务的，必将随着社会的发展而不断变化，所以学生只靠在学校获取的知识是远远不够的，但目前高校教师的传授知识的方式只是讲授这一种，学生没有任何思考过程，只是把知识听了一遍，并不能使他们的自主学习能力有所提升，导致学生在工作中不能很好的适应环境、内容和工作方式等的变化。
（三）应用型师资不足
会计是实践较强的学科，若教师缺少实践经验，就不能很好的培养学生的实践能力。目前很多高校没有重视对应用型教师的培养，而是一味的鼓励教师进行学术研究，这对培养企业需要的会计人才极为不利。
（四）缺乏职业素养教育
职业素养是从业者按照职业岗位要求养成的行为习惯和良好作风，它是工作人员在从事其专业相关的活动中所表现出来的综合素质。会计职业素养就需要每个会计工作人员对会计这个职业有着崇高的理想和信念，遵守会计行业的纪律，履行其责任与义务，不断提升自己的职业技能，对这份职业充满兴趣，并保持良好的工作态度。目前高校对会计学专业学生的培养只停留在知识教育层面，忽视了对会计职业素养的教育，教学方法和考核方式缺乏多样性，各高校毕业生还没有实现智能时代对会计职业素养的要求。
三、智能时代会计人才培养改革策略
（一）完善会计学专业课程体系
1.减少财务核算类课程比重，增加数据分析类课程。高校在制定会计学专业人才培养计划时，要减少会计核算类课程所占的比重，增加管理会计、财务分析、风险分析、财务管理以及内部控制等课程比重。同时像财务分析、数据处理、挖掘业务数据这类有助于提升学生数据分析能力的课程需要增加到必修课中，以提升会计人员的数据分析能力。2.增加实践类课程，鼓励学生顶岗实习。高校不能仅限于传统的理论教学，与会计有关的实践课程的比重需要提高，比如用友、金蝶在财务中的应用，大数据与可视化在会计学中的应用，企业风险分析案例等课程，为了增长实战经验使学生的实际操作能力有所进步。还要与会计领域中已经开展智能化工作的企业进行深度合作，让学生到真实的企业会计工作岗位参加实习，积累工作经验，更好地将理论与实践结合，保障学生毕业后能更好地适应智能化的工作模式。目前市场需求的会计人才与高校培养的会计人才不一致，高校可以通过调查企业对会计人才的需求方向来培养符合市场需求的会计人才。同时高校还应该定期聘请合作企业的优秀财务工作者为学生开设智能时代会计知识的讲座，提高学生对智能会计工作的了解。3.开设学科交叉课程，注重复合型会计人才培养。随着移动互联网、大数据、人工智能、云计算等新技术在会计领域的应用，会计人员的综合素质必须适应市场的需要，会计人才不仅要有会计理论知识，还要掌握诸如管理学、经济学、金融学、法学、统计学、数据分析以及计算机程序设计等相关知识；不仅要具备会计业务处理能力，还要具备创新、团队沟通、组织协调、判断决策、持续学习等智能机器难以复制的能力。因此，在高校会计学专业开设学科交叉课程，培养复合型会计人才至关重要。具体做法是，在公共基础课程模块应开设人文素养、计算机编程和数理统计类课程，对学生进行厚基础、宽口径的培养。在专业基础课程模块应开设经济管理、金融、财经法规和会计职业道德类课程，融入思政元素，培养学生一定的协调管理能力和良好的会计职业价值观。在专业核心课程模块应该增设大数据会计分析、大数据财务决策、新技术与经济一体化发展等课程。
（二）创新教学以及考核评价方式
高校要不断更新教育理念，应以学生的创造性思维为中心，努力提高学生的自主学习能力，加强培养自主解决问题的能力，实施以教以学生为本，教师主导的教学模式。可以利用互联网上的慕课、微课采用线上线下结合、小组讨论、案例分析、实践操作、竞赛等多种教学方法鼓励学生积极参与教学过程，以此增加独立思考的机会，对学生形成良好的终身学习习惯有很大的好处。同时，学习不只是结果考查，要重视对过程的评价，把对学习过程的考评比例提高。可以采用提高平时作业质量、课堂表现在课程学业成绩中的比重，还可以将学生参与小组讨论、操作演示、课后与老师互动等情况的表现纳入考核评价范围。
（三）建设应用型师资队伍
高校会计专业教师在会计人才培养中担任重要角色。智能时代下，会计工作方式发生了巨大的变化，相应的使会计学科体系的内容也出现了改变。作为引导者，高校会计专业教师应自发的地学习与智能时代相关的理论知识和实践知识。与此同时，高校也应该积极为教师提供学习新知识的渠道，可以聘请实务界人工智能专业人员为教师开设大数据、人工智能、信息技术、财务共享等培训讲座，开拓教师的视野，提升教师的理论水平；还可以分批选派教师到行业内优秀的企业进行挂职锻炼，在企业工作中了解人工智能对会计工作的改变，练习操控人工智能进行会计工作，教师要不断地学习实践来适应智能时代，为后续培养适应智能时代的高素质会计人才提供有力保障。
（四）强化职业素养教育
会计学专业是按照企业对会计人员的需求而设立的专业，满足并且符合经济社会以及会计行业的发展要求是各高校培养会计人才的首要目标。智能时代的到来，以往的会计核算能力就已经不是会计人员的核心竞争力了，对会计人员有了更高的职业素养要求。1.培养学生的管理能力。智能时代已经不再需要财务会计，逐渐变为对管理会计的需求，高校也要考虑这一点，提高学生的综合管理能力。作为一名企业的财务管理者，既要拥有一定的会计专业知识，同时还要具备沟通、团队协作、分析研判以及决策等能力。高校可以开展模拟企业管理竞赛或开设模拟企业管理课程，通过搭建标准工作流程让学生感受企业财务部门管理层的日常工作，以及管理人员的工作内容。还要鼓励学生通过参加社团和学生工作组织来锻炼自己的组织管理、团队协作和决策等能力。2.提升学生的创新意识。高校要使学生感受到良好的创新氛围，为学生搭建好创新平台，让学生积极参加“互联网+”大学生创新创业竞赛，指导学生申报大创项目。此外，教师引导学生开展科研项目，在科研中发现创新点，提高教学质量，学生的创新意识也能得到培养，开拓视野，让学生紧跟会计行业发展变化的步伐。3.加强学生的会计职业道德教育。虽然目前高校已经开设会计职业道德的相关课程，但社会上的会计造假案例仍不断出现，因此在高校还应进一步强化会计职业道德教育，从源头入手，在学生时代就要让他们了解职业道德的重要性和违反职业道德的严重的后果，树立正确的会计职业道德观，提高辨别是非的能力、抵抗诱惑的能力，自觉抵制不良社会风气，维护会计的职业尊严，促进良好的会计道德观的形成。
四、结语
智能时代会计人才培养问题已成为我国人才强国战略的重要组成部分。在人类的不断进步下，社会管理领域也会被智能科技产品一步步的占据。因此，智能时代下会计人才培养问题的研究也不是一劳永逸的，培养教育会计人才的内容也要不断进步，使智能技术不断为会计工作带来便捷。
参考文献：
[1]陈小芹.人工智能时代会计人才培养模式[J].商业会计,2019,657(09):127-129.
[2]吴媛媛.人工智能时代会计人才培养新模式探究[J].时代金融,2018,717(35):192.
篇8
政策催化进一步加强
国内AI有望“弯道超车”
目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。
当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。
国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。
在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。
政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。
“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。
在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。
“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。
人工智能大潮来袭
千亿市场规模可期
人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。
未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。
国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。
而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。
赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。
“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。
实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。
“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。
在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。
然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。
VC青睐人工智能
巨头加速并购
人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。
Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……
据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”
除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。
“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。
“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。
在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。
出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。
其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。
“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。
巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。
而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。
短期看好应用开发
长期关注技术研究
二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。
随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”
对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”
在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。
对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。
“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。
而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。
与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。
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一、人工智能应用于税收征管的必要性分析
1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。
二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素
1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。
三、完善人工智能应用税收征管的对策
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一、人工智能概述
人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。
二、会计行业人力资源的现状
企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。
（一）文化水平普遍较低
目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。
（二）部分人员职业素质不高
一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。
（三）会计人员队伍能力结构失衡
目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。
三、人工智能带来的影响
（一）人工智能适用于会计行业
随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。
如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。
（二）人工智能促进会计行业的发展
随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。
1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。
2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。
3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。
4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。
（三）人工智能带来的变革
1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。
2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。
3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。
4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。
四、启示
（一）人力资源规划
科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。
（二）人才招聘与薪金管理
随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。
（三）人才培训与发展
时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企业文化整合
人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。
（五）完善信息系统
一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平，加快完善运行平台等系统设施，在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划；另一方面，只有适合自身领域的人工智能才是最好用的，必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能，会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。
