人工智能解决方案
好的，这是一个关于生活在月球上的狗的儿童故事：露娜是一只非常特别的狗。她出生在月球上，她的父母是探索月球表面的宇航员团队的一员。露娜很爱月球，因为那是她的家乡。她喜欢在低重力环境中蹦蹦跳跳，在尘土中挖洞，追逐从陨石坑滚下的月球岩石。露娜对一切都充满好奇，她总是想学习新事物。她喜欢听父母和其他宇航员给她讲关于地球的故事，地球是一颗在天空中闪耀着明亮光芒的蓝色星球。她想知道当看到太阳、星星、云彩和海洋是什么感觉。她想知道当闻到花香、感受风和听到鸟鸣是什么感觉。她想知道遇到其他狗并和它们一起玩是什么感觉。有一天，露娜决定去地球。她问她的父母是否可以带她去执行下一次任务，但他们拒绝了。他们说地球对月亮狗来说太危险了，说她在那里不会快乐。他们说她属于月球，在那里她才是安全的和被爱的。露娜很伤心，但她没有放弃。她想也许她可以趁没人注意的时候偷偷溜进火箭，一直躲到抵达地球。她等待着合适的时机，然后朝着火箭跑去。可她还没进去，就被一个友好的声音拦住了。“嘿，你要去哪里，小家伙？”那个声音说道。露娜抬头看到了一个机器人。那是一辆探测车，一辆探索月球和收集数据的机器。它有轮子、摄像头、太阳能电池板和天线。它是露娜的一个朋友，露娜经常和它一起玩。“我要去地球。,"露娜说道。“我想看看它是什么样的。”探测车摇了摇头。“这不是个好主意，露娜。地球不适合你。你不会喜欢那里的。”“为什么不会？”露娜问道。“因为地球和月球很不一样，,"探测车说道。“它有很多你不习惯的东西。它有很多噪音，很多人，很多污染。它有很多危险，如汽车、动物、疾病和自然灾害。它有很多规则，如法律、习俗和礼仪。你必须穿特殊的西装、佩戴特殊的项圈和特殊的皮带。大多数时间你必须待在室内，听从陌生人的命令。你将不得不放弃你的自由、你的乐趣和你的朋友。”露娜皱起了眉头。“不过地球也有很多好东西吧？它有很多壮丽景观，很多多样性，很多奇迹。它有很多我想看、想闻、想听、想摸的东西。它有很多我想学习、体验和享受的东西。它有很多我想爱的东西。”探测车点头道。“没错，露娜。地球也有很多美好的东西。但你不能全部拥有。你得做出选择。你必须决定什么对你更重要。你必须决定你属于哪里。”露娜想了想。她看了看火箭，又看了看月亮。她看了看地球，然后又看了看探测车。她意识到探测车是对的。她不得不做出选择。她知道自己想要什么。她笑着说：“我属于这里。我属于月球。这里是我的家。这里就是我快乐成长的地方。”探测车回以微笑道：“我很高兴你有这种感觉，露娜。你是一只非常特别的狗。你是月亮狗。我很自豪能成为你的朋友。”露娜摇着尾巴说：“谢谢你，探测车。你是一个非常特别的机器人。你是月球车。我也很高兴能成为你的朋友。他们互相拥抱了一下，然后就去玩了。它们在低重力环境中弹跳，在尘土中挖洞，追逐从陨石坑滚下的月球岩石。他们玩得很开心，也学到了很多新东西。他们爱月球，他们也爱上了彼此。从此他们过着幸福快乐的生活。故事结束。人工智能技术应用的领域主要有哪些
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；
6、智能机器人智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html
角色人工智能如何改变互动方式
角色人工智能彻底改变了人们与聊天机器人互动的方式。通过利用神经语言模型的处理能力，这些基于人工智能的聊天机器人在对话中显得非常逼真。在这个详细的教程中，我们将探讨人工智能聊天室的概念、制作过程、潜在问题以及有效管理它们的建议。随着我们深入到角色人工智能的有趣领域，并发现它可以改善日常互动和教育的方式。
什么是角色人工智能房间？在线角色人工智能房间允许用户与AI驱动的化身进行实时对话。用户可以参与角色扮演场景，加强教学，并在他们的帮助下研究广泛的主题。角色人工智能房间可以被看作是一群AI机器人进行社交互动的虚拟聚集地。由于每个人工智能机器人都拥有独特的特征，与这些人工智能机器人的对话感觉更加自然和细致。创建角色人工智能房间创建房间是一个简单的过程，允许为基于人工智能的对话设置虚拟环境。按照这个过程来制作属于自己的角色人工智能房间:●启动计算机的浏览器并访问beta.character.ai。●单击“创建”后，从左侧菜单中选择“创建房间”。●填写房间名称表并为该空间指定合适的名称。●使用“添加角色”菜单引入您喜欢的任何人工智能演员。●通过分配房间主题，确保每个人都专注于主题。●完成设置后，可以点击“创建它”按钮。
一旦制作完成，人工智能机器人就会走进来，进行预先编程的介绍。您可以通过点击“播放”开始对话。人工智能机器人必须将对话焦点集中在当前的主题上，这一点至关重要。
在角色AI中删除房间如果不想再在角色人工智能房间内进行对话并希望将其删除，请按照以下步骤操作：●访问beta.character.ai。●单击左侧面板中的“聊天”。●向下滚动到“房间”选项卡，以查看创建的所有角色人工智能房间。●使用“房间”选项卡旁边的“编辑”选项。●找到要删除的角色人工智能房间，然后单击其旁边的x按钮。
请注意，删除角色AI房间将永久删除其中的所有对话，并且删除后无法找回数据。
存在哪些问题？角色人工智能有许多有前景的应用，但为可能出现的任何问题做好准备至关重要。角色人工智能是一个新兴平台，因此可能存在一些问题和技术困难，且与人工智能机器人进行面对面的对话可能并不总是有益的。当众多人工智能机器人和人类参与讨论时，总是存在不同想法碰撞的风险。人工智能机器人也有可能做出不符合其性格的行为，或做出彼此过于相似的陈述，这可能会让人类用户感到无聊。重要的是要记住，当人工智能机器人与越来越多的人类接触时，它们会学习和适应，变得更加高效和人性化。他们能够更好地理解思维模式、行为和对话结果，从而在角色人工智能房间中进行更有趣和更值得信赖的互动。
管理角色人工智能房间中的个性漂移在像这些房间这样不断发展的技术中，当人工智能模型偏离其预期的角色定义，并以意想不到的方式执行时，就会出现“个性漂移”的问题。幸运的是，有两种可行的选择来处理这个问题：关闭并重新启动角色人工智能：关闭并重新打开应用可以帮助重置AI模型，并使它们与指定的个性保持一致。
离开并重新加入聊天室：短暂退出聊天室然后重新加入，也可以帮助重新调整人工智能机器人的行为。
通过实施这些策略，可以确保人工智能机器人忠实于其预期角色，并在角色人工智能房间内提供更加一致和愉快的体验。
能否在角色AI房间中进行有意义的对话？为了释放角色人工智能房间的全部潜力，建议单独创建和训练AI机器人。这使得每个机器人能够发展其独特的个性和对话模式。经过一段时间的训练，可以把这些机器人整合到一个房间里，测试它们的能力，增强人类参与者的整体体验。随着时间的推移，角色人工智能房间中的AI机器人之间的对话可以提高深度、趣味性和功能。参与者可以以自己的方式与每个人工智能机器人互动，同时也可以相互学习，扩大视野。
结论在这份综合指南中，我们探讨了角色人工智能房间的概念，及其在促进与人工智能聊天机器人对话方面的重要性。我们学习了如何创建和删除角色人工智能房间，以及如何解决性格漂移等潜在问题。通过利用角色人工智能的力量，用户可以进行身临其境且富有洞察力的对话，最终增强学习、角色扮演和信息收集体验。请记住拥抱角色人工智能不断发展的本质，并提供反馈以促进其持续改进。随着这项技术的不断进步，我们可以期待与房间内的人工智能角色，进行更加真实和类似人类的互动。因此，继续创建自己的角色人工智能房间，开始一段令人兴奋的基于AI的对话之旅。
人工智能与知识产权
原标题：人工智能与知识产权编者按
为第一时间向读者介绍全球知识产权发展趋势、最新实践和研究成果，分享各国最佳案例，在世界知识产权组织（WIPO）中国办事处的大力支持下，本报即日起同WIPO官方杂志WIPOMagazine开展合作，不定期推出相关文章，并同步刊登重要文章。本期摘编WIPO总干事弗朗西斯・高锐（FrancisGurry）博士关于人工智能与知识产权的专访文章，以飨读者。
问：您如何描述人工智能的影响？
答：人工智能作为新的数字疆界，将对世界产生深远的影响。它将带来巨大的科技、经济和社会变化，改变人们生产和分配商品及服务的模式，也将改变人们的工作和生活方式。
问：人工智能技术将对创新创造产生什么影响？
答：现在得出结论还为时过早，但很明显人工智能将影响到传统的知识产权概念。商业化的人工智能创作音乐或人工智能创造发明并不遥远，这将颠覆“作曲家”“作者”和“发明家”等概念――尽管怎样颠覆尚不明朗。
知识产权制度的基本目标是鼓励新技术和创造性工作，并为发明创造提供可持续的经济基础。从纯经济角度来看，如果不考虑精神权利，我们没有理由不运用知识产权来奖励人工智能产生的发明或创造。但这还需要更多的考量，答案尚未可知。
人工智能技术的广泛使用也将改变专利、外观设计、文学和艺术作品等固有的知识产权概念。这种改变已经悄然而至，但这不仅仅是人工智能带来的结果，也是数字经济的结果。例如，生命科学产生了海量的数据，这些数据具有重要价值但却不是传统意义上的发明。因此，我们需要弄明白与之相关的权利和义务。
社会上已经对此形成强烈的观点。例如，科学、数据和出版界的“开放”运动倾向于认为，不应当对数据施加所有权的类别。这种观点认为，由于数据是人工智能的基础，应供免费使用，推动开发人工智能和其他应用程序。
但是，与当前经济背景同等重要的是，我们已经建立了无形资产的知识产权制度，以便为新知识的创造提供激励并确保公平竞争。
这两种方法需要相互妥协，并在两方面的需求之间划清界限：一方面要保证数据通道开放，数据可以流动；另一方面要关闭数据通道，确保针对创造新知识的激励措施能够到位。
数据和算法引发了许多与知识产权相关的基本问题。例如，如何针对不断演进的算法创设知识产权，由于算法不断演进，以至于对某一算法提交专利申请后仅一年，这一算法已不再是最新颖的发明，这是必须解决的新挑战。
问：这是否意味着现有的知识产权制度变得无关紧要？
答：统计数据显示，知识产权需求在世界各地仍然高于经济增长率。在我们看来，知识产权制度当然不会过时。对它的使用比以往任何时候都要多。但是新的挑战正在出现，其结果可能是让知识产权制度更加完善，而不是颠覆现有制度。
问：众所周知，创作者在数字环境中很难捕捉到自己作品的价值。新的数字化浪潮会加剧这个问题吗？
答：人工智能可能确实让创作者难以捕捉他们作品的价值。但是，如果你以人工智能产生的音乐为例，在这个过程中的某个节点，作曲家――无论是莫扎特、贝多芬还是现代音乐家――所创音乐的数字化表达都将被输入到人工智能算法中。问题是，我们在什么阶段将价值归因于数据的人类来源？迄今还没有这个问题的答案。（下转第2版）（上接第1版）
数据和人工智能方面的政策层出不穷，涉及对数据安全和完整，数据和人工智能对市场、国家安全、劳动力和所有权的影响等。毫无疑问，新的研究类别也将出现。
问：为什么人工智能受到WIPO和全球知识产权界的高度关注？
答：在知识产权制度中推动人工智能的使用主要有3个因素。首先是数量因素。截至2016年的数据显示，当年全球共提交了约310万件专利申请，约700万件商标注册申请和96.3万件工业品外观设计申请。现有审查人力资源无法承载这一迅速增长的申请量。例如，在商标和外观设计领域，无论是知识产权局还是法院，对商标的显著性和外观设计的创造性进行审查或判定，都要通过参考此前的商标和外观设计制度来作出决定。每年全球都会收到数百万件商标和外观设计专利申请，很难通过人工筛选以确定某个商标或外观设计专利是否可以获权。
这就是WIPO开发人工智能商标图形检索工具的原因。该工具已嵌入WIPO全球品牌数据库，可以迅速地提供准确的结果。
在知识产权管理中使用人工智能的主要因素是知识产权数量庞大。当然，质量和成本这两个因素也同样重要。随着全球对知识产权的需求不断增加，人工智能工具使我们能够提升检索质量并降低管理成本。
问：您对使用人工智能改善知识产权管理有何看法？
答：人工智能系统将在未来的知识产权管理中发挥越来越重要的作用。考虑到人工智能系统运行需要搜集整理大量的数据作为支撑，我们需要鼓励资源共享。我希望，在部署未来人工智能系统时，国际知识产权界能够共同努力，以更经济的方式实现高水平互动。
截至目前，WIPO的方法是利用成员国和其他合作伙伴提供的培训数据来开发人工智能应用程序。作为回报，我们与这些合作伙伴共享基于这些数据新开发的人工智能应用程序。例如，WIPO开发了一种由人工智能驱动的神经机器翻译工具，它被称为WIPOTranslate。目前，我们与世界各地的14个政府间组织和多个专利局共享此工具。由于该系统依赖于数据的可得性和可用性，因此，所有合作方都可以从中受益，并可以提供数据来改进该系统。
问：可以说，WIPO是开发知识产权领域人工智能应用程序的领导者。贵组织是否正在探索在其他领域使用人工智能应用程序？
答：WIPO正在继续开发和完善WIPOTranslate和商标图形检索工具，这是该领域的主要发展方向。对专利以及商标申请中的商品和服务进行自动分类，是人工智能应用的另一大领域。今年5月，WIPO与日内瓦大学的人工智能专家合作，利用神经网络技术为国际专利分类（IPC）体系启动了一种专利自动分类工具。这种被称为IPCCAT-neural的新工具将通过每年更新的专利信息进行再分类，将帮助专利审查员更轻松地检索现有技术。
我们还在不断探索人工智能的应用范围，尤其是为WIPO客户的服务活动部署智能机器应答服务。随着时间的推移，这些工具将成为客户服务中不可或缺的一部分，并能帮助我们更好地应对不断增加的查询需求。当然，除此以外，还有其他领域可以通过人工智能应用程序来提高知识产权管理的效率和稳定性。
问：区块链技术在知识产权管理中是否可以发挥作用？
答：尽管区块链技术令人感到振奋，但我认为它不会取代国家或公共机构授予知识产权的基本职能。与有形产权不同的是，知识产权必须由政府机构授权。我认为区块链技术无法取代专利局确定某件专利是否可以授权的基本职能。当然，在登记与现有知识产权相关的交易方面，例如，区块链在知识产权的使用和交易等方面存在可观的应用前景。
问：您如何看待全球知识产权界对人工智能的运用？
答：人工智能在知识产权领域的运用现在还属于早期阶段。尽管如此，世界大多数国家的知识产权局对人工智能给予了积极的评价，认为这是有效提高知识产权审查效率、提升质量和控制成本的一个契机，并将成为未来几个月甚至几年知识产权业界关注的焦点。
问：各国知识产权局在广泛部署人工智能系统时面临哪些障碍？
答：人工智能的应用是各国知识产权局面临的主要挑战。虽然人工智能已经存在了一段时间，但直到最近它才成为一种有效的技术解决方案。由于具备所需专业素养的人员数量非常有限，因此，在系统内发展人工智能面临挑战，尤其要面对来自私营企业的竞争。
规模较小的知识产权局也面临一些挑战。人工智能系统依赖于知识产权数量的积累，而规模较小的知识产权局显然获取的数量也较少。这意味着，数量因素迫使有实力的知识产权局开发和部署人工智能应用程序，而实力较弱的知识产权局则没有这种迫切性，尽管如此，知识产权数量在知识产权界是被普遍接受的准则。
问：在知识产权管理体系中人工智能，具体政策层面有哪些挑战？WIPO如何解决这些挑战？
答：今年，WIPO启动了关于知识产权问题的国际讨论，特别是围绕人工智能在知识产权管理中的应用问题。
知识产权是一种全球现象；技术也具有全球性的特点，与之相关的专利数据也是如此。由于专利很少涉及单一的司法管辖区，这就是我们需要全球解决方案来确保功能互通的原因。
问：在人工智能的世界中，多边主义是否能发挥作用？
答：可以。首先，实现全球知识产权制度的功能互通需要多边合作。其次，知识产权制度的职能之一是确保公平竞争。制定多边准则是确保这一目标实现的有效方式。而且，由于知识产权今后将成为竞争的核心要素，因此，强有力的多边合作至关重要。第三个原因是技术不断发展，并且发展速度越来越快。在这一方面，多边主义是支持能力建设和各方共享的重要的机制，可以确保各方存在的技术差距不会加剧。
问：WIPO在人工智能领域的后续计划是什么？
答：我们将继续推进合作，在知识产权管理中开发和部署人工智能应用程序。我们还将继续探索，就人工智能时代如何优化知识产权法律和政策开展国际范围的讨论。
（本文摘自世界知识产权组织官方杂志《WIPOMagazine》中文翻译：本报记者李铎）
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人工智能正在重塑人力资源的7种方式
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根据国际工程与技术研究期刊(PDF)的研究，人工智能(AI)融入人力资源(HR)实践将使组织变得更好，因为这些应用程序可以分析、预测和诊断，以帮助人力资源团队做出更好的决策。
报告作者PrasannaMatsa和KusumaGullamajji在其2019年8月的报告中发现，人工智能可以嵌入到招聘、培训、入职、绩效分析和保留等功能中。然而，他们补充说，由于成本问题，大多数组织在将人工智能与人力资源实践整合方面仍然落后。“人工智能的实施应该被视为一个乐观的机会，因为人工智能改善了生活。如果能被清楚地理解和恰当地利用，人工智能将创造一个更美好的未来。”
HR报告对AI整合的信心然而，其他报告认为人工智能与人力资源整合是可行的。根据Oracle/FutureWorkplace的一份报告，大多数人力资源从业者欢迎将人工智能集成到他们的人力资源流程中。事实上，在2019年甲骨文和未来工作场所的研究中，64%的受访者表示，在征求建议时，他们会更信任机器人，而不是经理。
此外，研究人员还发现:
目前有50%的员工在工作中使用某种形式的人工智能，而2018年这一比例仅为32%。大多数员工(65%)对拥有机器人同事感到乐观、兴奋和感激，近四分之一的人表示，他们在工作中与人工智能有着友爱和满意的关系。印度(60%)和中国(56%)的工人对人工智能最感兴趣，其次是阿联酋(44%)、新加坡(41%)、巴西(32%)、澳大利亚/新西兰(26%)、日本(25%)、美国(22%)、英国(20%)和法国(8%)。男性比女性对工作中的人工智能持更积极的态度，32%的男性比23%的女性持乐观态度。Futureworkplace研究主管丹•施瓦贝尔在一份新闻稿中表示:“在过去两年里，我们发现，随着员工在工作场所采用人工智能，他们变得更加乐观，人力资源部门正在引领这一趋势。”“2019年的研究表明，人工智能不仅重新定义了员工和经理之间的关系，也重新定义了经理在人工智能驱动的工作场所中的角色。”
对于许多组织来说，“支持人工智能还是不支持人工智能”可能仍然是一个问题，但有些组织已经加入了这一潮流。我们已经找到了一些公司投资人工智能和人力资源工作流程认知计算的例子。
求职者用智能电子表格填写简历人力资源就是在个人层面上将公司与现有和未来的员工联系起来。Pega首席人力资源官阿德里安娜•博克尔•赫尔德(AdrianaBokelHerde)表示，要想大规模实现这一目标，人力资源部门需要利用可扩展的人工智能技术。
例如，公司通常要求新求职者在新员工旅程的多个步骤中重新输入相同的信息。这种重复而乏味的工作可能会给他们留下不好的印象。为了缓解一些单调，企业正在使用人工智能帮助求职者将简历中的信息转换到智能数字表格中，从而更高效地完成申请。博克尔·赫尔德说:“这些信息也可以通过背景调查和新的雇佣表格自动发送出去。”例如，人工智能可以从应聘者的简历中识别出相关信息，存储起来，并自动输入到未来的表格中，这样他们就不会被迫不断地重复。”
博克尔•赫尔德表示，由于企业将应聘者的工作经历作为招聘工作的优先考虑因素，许多企业已经在人工智能方面进行了投资，以帮助它们分析应聘者之前的工作经历和兴趣，并将其与最适合自己的职位匹配起来。“许多人，”她说，“甚至在候选人与招聘人员通过电话交谈之前，就已经在利用人工智能对他们进行评估。”
理解员工推荐博克尔•赫尔德表示，人工智能还帮助人力资源团队更好地理解员工的推荐，方法是研究员工推荐的候选人类型，并了解谁推荐了最成功的人选。她说:“人工智能还可以分析以前推荐的业绩数据，并识别出哪些与成功员工相似的候选人被推荐了。”
人工智能为人力资源部门提供了一个机会，通过自动化重复的、低价值的任务来提高候选人和员工的经验，并腾出时间来专注于人力资源团队需要和想要完成的更具战略性和创造性的工作。伯克尔•赫尔德补充说，这些步骤可以被智能地自动化，而不是花时间监督新员工入职过程中的每一个步骤，这样团队就可以把更多时间投入到更重要的任务上，比如指导和收集反馈。“通过在候选人和员工生命周期中收集的所有数据，我们可以获得很多深刻的见解，”BokelHerde说。“公司需要利用这些数据来提高员工敬业度和留住员工。”
数据支持的资源和见解Achievers的首席产品官迈克尔•科恩(MichaelCohen)表示，人工智能为人力资源专业人士提供了数据支持的资源和直接从员工那里收集来的见解。这就允许人力资源专业人士采取行动，提供员工想要和要求的员工体验，从而提高员工参与度，降低人员流动率。科恩说:“世界对新冠肺炎的应对改变了我们的工作方式，它增加了对技术的需求，以连接一个组织各级的工作人员。”“领导层倾听员工的意见并采取行动，这也是至关重要的。人工智能是我们连接整个员工群体并了解他们需要什么的一种方式。”
人工智能支持的聊天机器人让互动对话继续进行根据科恩的说法，员工敬业度也是一门科学，而这门科学的一部分就是在日常基础上测量和分析员工的情绪。人工智能支持的聊天机器人能够让员工和人力资源专业人员整年都能进行互动对话。
科恩说:“聊天机器人可以提供一种自然的、类人的、随时开机的交流工具，让用户进行个性化的对话。”然后分析并利用这些对话来解决员工的具体担忧、愿望和需求。但这还没有结束。谈话后的行动和第一时间寻求反馈一样重要。”
人工智能支持的聊天机器人让人力资源从业者能够理解员工的情绪，从而解决采取行动的潜在障碍，并向员工证明他们的声音很重要，这将提高员工的参与度，减少人员流失。
促进学习和发展项目ONSemiconductor全球学习与发展主管伊丽莎白•格林(ElizabethGreene)表示，未来几年，学习与开发部门使用人工智能的前景将大幅增加。这些部门将被期望创建灵活和适应性强的学习项目，能够满足员工的个人需求。与此同时，他们将以更深入的方式使用数据和分析，向业务展示影响力。
她表示:“学习和发展不仅要教会人们人工智能技能和数字技能，还要让员工为新角色做好准备，这些新角色无疑将需要更多的人力技能:分析、战略、批判性思维、文化意识和情商。”“为了适应这些变化，研发部门正在转向支持个人学习的敏捷学习模式，而不是为整个组织提供基础广泛的解决方案。”
Greene分享了她的公司通过采用人工智能来建立员工体验的数据第一心态的几种方式:
根据工作角色、现有技能、发展计划和未来目标个性化学习过程，并主动解决存在的技能差距。根据员工的技能和通过社会学习渠道在组织内列出的项目，分配拓展任务和跨职能项目。基于与个别员工需求的相关性进行内容匹配和推荐。通过聊天机器人对常见问题进行实时回复，所有员工都可以输入问题并快速收到自动回复。为需要额外支持的领导提供聊天机器人的指导。利用事务性劳动力数据Kronos产品营销高级总监杰森•萨巴(JaysonSaba)表示，人力资源团队可以利用人工智能来利用事务性劳动力数据来预测员工的潜力、疲劳程度、离职风险甚至整体敬业度，最终实现更富有成效的对话，以改善员工体验、留住员工和绩效。
他说:“现在可以利用人工智能构建更智能、个性化的日程安排，并利用人工智能根据预先确定的业务规则实时审查休息和换班请求。”这赋予了员工，特别是那些必须在场的一线/小时职位的员工，更多地控制他们的工作/生活平衡。Saba补充道:“使用人工智能处理这些重要但重复的行政请求，也减轻了经理们的负担，让他们有更多的时间待在地板上，与客户一起工作，以及培训团队。”
推动劳动力分析根据ForresterTechTide:云人力资本管理2019年第四季度的调查结果，组织机构正在转向劳动力分析和计划。在这些劳动力分析应用程序中，人工智能和机器学习变得更加明显。
萨巴说:“人力资源中的人工智能赋予管理者解决问题的能力，并能促使他们做出更明智的决定，从而影响员工和组织的成功。”“例如，使用实时分析，可以让管理者了解缺勤、开放式轮班和计划外的时间表变化对关键绩效指标的影响，让他们做出更明智的决定，在问题出现之前就避免它们。”
结论甲骨文(Oracle)人力资本管理云业务部门高级副总裁艾米丽•何(EmilyHe)表示，机器学习和人工智能方面的最新进展正迅速成为主流。她在一份有关甲骨文未来职场研究的新闻稿中表示:这导致世界各地的人们与科技及其团队互动的方式发生了巨大变化。
她说:“在工作中，人类和机器之间的关系正在被重新定义，没有一种放之四海而皆准的方法可以成功地应对这种变化。”“相反，组织需要与他们的人力资源组织合作，在工作中实施个性化的人工智能方法，以满足他们在世界各地的团队不断变化的期望。”