浅谈人工智能的发展现状与前景分析
浅谈人工智能的发展现状与前景分析2022-03-2311:19:03
摘要：随着科技的发展，人工智能技术发展突飞猛进，并以不可阻挡之势进入了人们的生活领域。人工智能的蓬勃发展将人们的生活推向了更高的层次，人类由此进入了智能化时代。人工智能不但能够帮助人们进行高效工作和学习，而且能为生活增姿添彩。本文将具体分析人工智能的发展现状，并探讨其未来发展前景，旨在使人们重视人工智能技术，推动人工智能技术的发展，使其更好地为人类生活服务。
关键词：人工智能现状前景
人工智能悄然地改变了人们的生产生活，同时也改变了人们的思维，它是科技发展的最好诠释。无论是家庭生活还是工业发展，无论是经济开发还是教育教学，都离不开人工智能技术的应用。虽然人工智能技术能够帮助人们完成各种复杂的工作，甚至能代替人类到极其危险的环境中进行探测，但是人工智能并不能代替人的大脑，它更多的是机器智能而非人的智能。
1人工智能技术发展现状
1.1人工智能发展较快
随着“互联网+”的迅速发展，人工智能技术也得到了快速的发展，并以不可阻挡之势深入到人们的生产、生活之中
[1]。人们更加注重人工智能的研发与应用，近些年，人工智能产品备受关注，例如智能机器人、智能家居、手术机器人、智能护理机器人等。它们的诞生进一步拓宽了人们的生活舞台，实现了人类生活的智能化，使人们步入了智能化时代。随着市场变化发展，生物识别技术应运而生，并深受人们的关注，这进一步推动了人工智能技术的发展。以扫地机器人为例，随着人们生活水平不断提高，人们的幸福指数也在不断攀升，人们更加注重精神享受，使得扫地机器人迅速走红，成为服务机器人领域的“香饽饽”。随着扫地机器人的热销，研究人员也更加注重研发多功能的扫地机器人。因此扫地机器人的功能也在不断升级，并具有很大的市场需求。随着人们生活需求的不断增加，人工智能产品将不断发展，未来研发力度将更强，发展速度将更快。
1.2具有广阔的发展前景
我国人工智能技术与发达国家相比起步较晚，但是发展速度较快。尤其是最近几年，随着人工智能产品的不断深入生活，人们对人工智能技术更加重视。我国的人工智能技术在仿生学领域具有重要的发展，这也为人类的发展做出了重要的贡献。国家对人工智能技术大力支持，使得人工智能技术在未来将拥有广阔的发展前景。
1.3我国人工智能技术有待提高
我国人工智能技术虽然有了一定的进步，但仍然无法与发达国家相媲美。无论是核心技术方面，还是设计方面都存在一定的问题，需要研究人员加以重视。例如翻译问题、识别功能问题等，这些都是制约人工智能技术发展的瓶颈，亟待人们解决。
2人工智能技术发展前景。
2.1人工智能技术的计算能力将更强
人工智能产品方兴未艾，随着互联网时代的不断发展，网络与联网的终端将不断普及，尤其在大数据时代，海量的数据涌现，数据爆发式增长，这也进一步要求人工智能技术拥有更大更强的计算能力。传统的计算机系统对于逻辑运算十分擅长，但是并不擅长模式识别与形象思维，所以构建模仿人脑的类脑计算机十分必要，这也将进一步推动人工智能技术向更深的领域发展。随着经济的发展，数据知识的融合更加广泛，未来人工智能技术的计算能力将会更强。
2.2核心技术将进一步提高随着人工智能产品的不断涌现，智力资源不断被收集，这将进一步推动人工智能技术的研发。我国人工智能技术虽然发展迅猛，但是缺乏核心技术。随着量子计算机类脑芯片等技术的研发与应用，人工智能技术不再停留在较低层次，将向更深领域迈进。随着国家对人工智能技术有越来越重视，人工智能技术的核心技术也将不断升级。人工智能技术的魅力深深吸引着机器人爱好者，更吸引了众多开发者的研发兴趣。随着国内外众多新产品的问世，将出现更高端的技术与产品，这会进一步推动核心技术的发展。
2.3人工智能技术进一步与商业融合
随着人工智能产品的广泛应用，人工智能技术将有更广阔的发展前景。以智能手机为例，智能手机更新换代速度较快，它不但功能齐全，而且与人们的生活紧密联系，是人们日常生活中不可或缺的工具。智能手机的商业价值是十分巨大的，在未来智能机器人也将会像智能手机一样，走入千家万户。随着市场竞争的不断深化，低端机器人将会被更高端的产品挤出市场，功能更全、配置更高的机器人将出现在人们的视野中。这也将吸引更多企业进行投资研发，越来越多的商业巨头也纷纷瞄准这一机会涌入人工智能领域，以期为其商业的发展打开新通道。
2.4人工智能技术将对我国的劳动密集型产业造成影响我国地大物博，人口众多，因此劳动密集型产业在我国占重要地位。随着人工智能技术的发展，劳动密集型产业将不可避免地受到冲击。以智能机器人为例，无论在工业领域还是在农业领域，无论在人们的生活之中还是在工作之中，它都具有重要的意义。智能机器人在工业生产中的广泛应用，会使部分劳动密集型产业的从业者面临失业的风险。随着科技的发展，人工智能技术将对传统的生产模式造成重要的影响[2]。
2.5人工智能产品更智能化
随着社会的发展，智能终端也在不断升级，人工智能产品将更加智能化。以医疗行业为例，医疗人员可利用智能机器人对病人进行诊断，这不但使诊断结果更加清晰、准确，而且能为医生决策提供依据。
3结语
科技改变世界，人工智能技术对我们生活的影响是巨大的，其作用更是无可比拟。人工智能技术推动了社会的发展，为我们的生活带来了极大的便利。虽然当前我国人工智能技术有了一定的发展，但其在发展中也呈现出一些问题，需要我们高度重视。人工智能技术发展前景十分广阔，在未来，它将朝着更高端、更深入的领域发展，进而为社会做出更大的贡献，更好地推动社会的发展。
参考文献
[1]刘玉斌.人工智能在网络技术中的应用研究[J].电脑迷,2018(2):176.
[2]景琳.山水青国际大酒店客户关系管理现状和对策分析
[J].当代旅游(高尔夫旅行),2017(9):76.
展开全文人工智能发展的历史、现状和未来展望
例如，在医疗领域，人工智能可以通过学习大量的病历数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。在制造业领域，人工智能可以帮助企业提高生产效率和质量，减少资源浪费和成本开支。
当然，伴随着人工智能的发展取得了长足进步，一些风险和挑战也随之而来，如隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。因此，在人工智能的发展过程中，需要加强法律和道德监管，保障人们的利益和权益。
人工智能发展的历史
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代初，当时计算机科学家们开始思考如何让机器像人类一样思考和行动。当时的研究集中在解决一些基础问题，如机器如何理解和处理语言，以及如何模拟人类的逻辑思考等。
1956年，达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这个术语，并且人工智能这个领域也开始逐渐成为一个独立的学科。
在接下来的几十年里，人工智能领域经历了多次的高潮和低谷。尽管在理论和技术方面有了长足的进步，但是人工智能技术在实际应用中一直受到限制，缺乏足够的数据和计算能力等资源。
人工智能技术的发展历程可以大致分为以下几个阶段：
1，机器逻辑阶段（1950年代-1960年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在逻辑推理和符号计算方面。研究人员尝试用数学公式和逻辑规则来描述人类的思维过程，并通过编程实现在计算机上。早期的人工智能研究集中在推理、学习和问题求解等方面，如“通用问题求解”。
2，知识库阶段（1960年代-1970年代）
在这个阶段，研究人员意识到单纯的逻辑规则和符号计算并不能解决所有问题，因为现实世界的知识和经验是复杂而模糊的。因此，研究人员开始构建知识库，将人类的知识和经验存储在计算机中，以便机器可以使用这些知识来推理和解决问题。
3，神经网络阶段（1980年代-1990年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在神经网络和机器学习方面。研究人员试图通过模仿人类神经系统的结构和功能来构建神经网络模型，实现自主学习和模式识别等功能。这个时期的代表性工作包括BP神经网络算法、支持向量机等。
4，深度学习阶段（2000年代-至今）
随着大数据、高性能计算和云计算等技术的发展，以深度学习为代表的新一代人工智能技术开始兴起。
深度学习使用多层神经网络来自动学习特征，并利用大量数据来训练模型，实现高精度的图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的代表性工作包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
总体来说，人工智能技术的发展历程表明，人工智能技术不断进步和发展，越来越接近于实现真正的智能化，为人类社会带来了广泛的应用和变革。
人工智能现状
一、人工智能技术的应用领域
人工智能技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：
自然语言处理领域——
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，包括语音识别、文本理解、自然语言生成等方面的应用。自然语言处理技术已经应用于语音识别、机器翻译、智能客服等众多场景。
计算机视觉领域——
计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，主要包括图像识别、目标检测、图像生成等方面的应用。计算机视觉技术已经应用于安防监控、智能交通、智能家居等领域。
机器学习领域——
机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方面的应用。机器学习技术已经应用于金融风控、推荐系统、智能营销等众多领域。
智能制造领域——
智能制造是近年来人工智能技术的新应用领域，包括智能物流、智能工厂、工业互联网等方面的应用。智能制造技术可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量，已经成为制造业转型升级的重要手段。
医疗健康领域——
人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛，包括疾病诊断、医疗影像分析、健康管理等方面的应用。人工智能技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗，提高医疗水平和效率。
二、人工智能技术的发展现状
目前，人工智能技术正在经历快速发展期，比如，随着深度学习等技术的发展，人工智能技术的算法和模型越来越成熟，应用领域也越来越广泛。
与此同时，人工智能技术的应用场景也在不断扩展，包括智能驾驶、智能客服、智能家居等新兴领域。同时，人工智能技术在传统领域的应用也越来越深入，如金融、制造业等。
当然，人工智能技术的发展也推动了产业链的不断完善，从算法、芯片、硬件到软件、应用等各个环节都有了更加成熟的供应链和生态系统，为人工智能技术的发展提供了更好的支撑。
如今随着5G、物联网、云计算等新技术的不断发展，人工智能与其他技术的融合也加速了。这些新技术为人工智能技术的应用提供了更好的条件，同时也为人工智能技术的发展带来了更多的机遇和挑战。
三、人工智能技术的发展趋势
从当前发展情况来看，未来，人工智能技术的发展将呈现出以下几个趋势：
更加智能化——
人工智能技术将更加智能化，不仅能够感知环境、识别物体、理解语言等基本能力，还将具备更高级的智能能力，如推理、判断、决策等。
更加个性化——
人工智能技术将更加个性化，能够根据不同用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务和体验，进一步提高用户满意度。
更加普及化——
人工智能技术将更加普及化，不仅会在传统领域发挥作用，还将进入更多新兴领域，如教育、娱乐、社交等领域，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
更加安全可靠——
人工智能技术将更加安全可靠，随着人工智能技术在金融、医疗等领域的应用不断加深，安全和可靠性将成为人工智能技术发展的重要考量因素。
更加生态化——
人工智能技术将更加生态化，人工智能技术的发展将不仅仅是技术的发展，还将涉及到人才培养、产业生态、政策法规等多个方面，为人工智能技术的健康发展提供更好的支撑。
人工智能的社会和经济影响
人工智能作为一项新兴技术，对社会和经济产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面。
人工智能技术作为一项新兴的技术，对社会产生了深远的影响，涉及到社会、经济、文化等各个方面。
一、社会影响
人工智能技术的应用可以提高社会效率。例如，在医疗领域，人工智能技术可以用于医学图像分析、智能诊断、药物研发等方面。通过人工智能技术的辅助，医生可以更快速地判断病情，提高治疗效率，缩短就诊时间，降低医疗成本，从而让更多的患者受益。
除此之外，人工智能技术的应用，改变了就业结构。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而减少了人工成本，提高了生产效率。这将会对传统工业产业链带来重大的影响。
另外，在服务业中，人工智能技术可以用于客服机器人、智能语音助手等领域，替代一些低端服务工作。虽然这种替代会导致一些人失业，但同时也会创造一些新的就业机会。
当然，人工智能技术的应用也改变了人们的生活方式。例如，在智能家居领域，人工智能技术可以用于智能家电的控制、智能家居设备的连接、家庭安防等方面，让人们的生活更加智能、便捷、舒适。
二、经济影响
人工智能技术的应用，推动了产业升级。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，推动了制造业的转型升级。
与此同时，它还带来了新的商业模式。例如，在电商领域，人工智能技术可以用于智能推荐、智能搜索、智能客服等方面，为用户提供更加智能、个性化的购物体验。
另外，在金融领域，人工智能技术可以用于风险评估、投资分析、智能理财等方面，为投资者提供更加精准、有效的投资建议，也带来了新的投资模式和机会。
例如，在智能汽车领域，人工智能技术可以用于智能驾驶、智能交通、智能制造等方面，推动了智能汽车产业的发展。另外，在物联网领域，人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能城市等方面，推动了物联网产业的发展。
三、文化影响
人工智能技术的应用，改变了人机交互方式。例如，在智能语音助手领域，人工智能技术可以用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面，让人们与机器之间的交互更加自然、便捷、智能。
与此同时，这也改变了信息获取方式。
例如，在智能推荐领域，人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、行为、历史等数据，为用户推荐个性化的信息和服务。这种信息获取方式，相对于传统的搜索和浏览方式，更加高效、准确、便捷。
当然，同样值得一提的是，人工智能技术的应用也推动了文化创意领域的创新。
例如，在音乐创作领域，人工智能技术可以用于生成音乐、作曲、编曲等方面，为音乐创作带来了新的思路和方式。
另外，在文学创作领域，人工智能技术可以用于文本生成、情感分析、内容推荐等方面，为文学创作带来了新的可能性。
话说到这儿，尽管人工智能的发展为人类社会带来了很多优势和机会，但是也带来了一些负面影响。以下是人工智能发展对人类社会带来的负面影响：
如，人工智能技术可以代替人类完成许多工作，尤其是那些重复性、简单性较高的工作。这种替代，可能会导致部分工人失去工作机会，增加了他们失业的风险。
同时人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练，这些数据往往包含了用户的个人信息和隐私。如果这些数据被不法分子窃取或滥用，就可能导致用户的隐私和安全问题。
人工智能技术虽然可以完成许多工作，但它本身并不具有道德判断力。这就需要人类对人工智能技术进行监管和管理，以防止它被滥用。例如，在军事领域，人工智能技术可以用于无人机、自动化武器等方面，但如果这些技术被恶意使用，就可能导致不可预测的后果和伤害。
当然，最为严峻的是，人工智能技术的应用，可能会导致社会分化。由于人工智能技术对于高技能、高知识、高素质人才的需求越来越大，他们往往能够获得更多的机会和回报。
相反，低技能、低知识、低素质的人可能会失去工作机会，进一步加剧社会的分化。
笔者观点
综上所述，人工智能技术的应用，对社会产生了深远的影响，不仅带来了诸多的优势和机会，也面临着许多的挑战和问题。因此，我们应该以积极的态度面对人工智能技术的发展，同时也应该警惕其中的风险和挑战，做好充分的准备和应对措施。
参考文献
[1]通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴[J].何哲.电子政务,2016(12)
[2]人工智能安全问题及其解决进路[J].杜严勇.哲学动态,2016(09)
[3]人工智能:“热闹”背后的“门道”[J].钟义信.科技导报,2016(07)
[4]一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J].钱学森.上海理工大学学报,2011(06)
[5]复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].崔霞,李耀东.复杂系统与复杂性科学,2004(01)
[6]复杂巨系统科学——一门21世纪的科学[J].戴汝为.自然杂志,1997(04)
[7]开创复杂巨系统的科学与技术—祝中国系统工程学会第八届学术年会的召开[J].钱学森.系统工程理论与实践,1995(01)返回搜狐，查看更多
人工智能与教育丨教育领域人工智能的应用现状、影响与挑战——基于OECD《教育中的可信赖人工智能：前景与挑战》报告的解读与分析
OECD预测，人工智能将引发未来几十年教育领域的巨大变革，包括课堂教学与教育系统，且直接影响到教育政策制定者、教育管理者、教师、学生、家长等利益相关者。同时，人工智能将推动实现可持续发展目标4中的全球教育目标，即“确保包容公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会”。人工智能在教育领域的使用还将实现巨大的社会价值，提升人的创造力，减少经济、社会及性别层面的不平等问题，促进包容性和可持续发展，进而实现全人类福祉。
（二）人工智能在课堂教学中的应用现状
美国新课堂创新合作者（NewClassroomsInnovationPartners）基于人工智能开发了“面向每一个人的教学：数学”（TeachtoOne：Math）模式，可以在大数据的支持下根据每个学生的具体情况制定合适的学习与教学方案。2012年，该模式在芝加哥、纽约及华盛顿特区的8所学校试点实施，主要应用于初中数学。该模式的目标是对学生技能的发展与进步做出持续回应，定期评估学生的技能水平，通过人工智能算法定位内容传递，并为学生指定不同的教学模式。该模式依靠持续的形成性评估得出数据，以确定学生之间的学习差距。学生每天都可以访问电脑仪表盘（computerdashboard），获取个人进度信息、技能发展任务，以及各种教学资源的链接，学生可以按自定的步调进行学习。这个过程中生成的大量数据将反馈给基础信息系统。最新版“面向每一个人的教学：数学”模式能为学生个性化学习路径的每日重新配置和两周教学周期的设计提供信息，还能通过动态的电脑仪表盘为教师提供有关班级和学生表现的实时信息，帮助教师及时支持学生学习。
在中国，好未来教育集团的人工智能实验室开发了多种类型的数字方案，为学生高考备考提供帮助。其中，“适应性测试及学习计划”（adaptivetestandlearningplan）系统最具代表性。该系统从各方面数据中挖掘大量评估性问题，以更好地了解每一位学生当前的知识水平，有助于学生选择合适自身的线下课程。该系统还为学生设计和定制学习计划，将相关材料发送给学生家长，帮助家长了解孩子的备考问题。
2.为特殊需求学生的学习提供支持与帮助
全球各国（尤其是经济落后国家）长期面临如何为所有学生提供更具包容性的受教育机会的问题。包容性教育是可持续发展目标4所倡导的全球目标之一，目的是确保所有人士平等地获得各级各类教育。OECD认为，人工智能可以有效地支持特殊需求学生的学习，包括视听觉障碍或社交技能（语言或交流）障碍的学生，帮助特殊需求学生从教育中受益。
3.其他功能
（三）人工智能在学校管理与教育系统中的应用
人工智能在学校管理与教育系统层面的应用主要是预测模型及评估模型的建构，为教育机构和教育系统提供反馈，服务于教育决策。目的在于提高高质量初等、中等教育的学业完成率，减少学生辍学率，以及改造教育评估工具（如标准化评估工具等）。
1.创建预警系统，有效降低学生辍学率
辍学问题是一个重要的全球教育问题，不同发展水平的国家关注的学生辍学阶段不同。OECD报告称，在低收入国家，2015年高中阶段学生辍学率为60%；2018年小学、初中及高中教育的完成率分别是68%、44%和21%，该数字距离2030年普及教育的目标相差巨大。各国教育工作者及教育政策制定者希望寻求正确的指标来预测学生辍学情况，在此基础上找到正确的干预措施降低学生辍学率。因此，人工智能将成为重要的预测工具。相比其他工具，人工智能预警系统使用纵向数据作为预测基础，可进一步改善学校的辍学预警系统。在人工智能的辅助下，学校管理者能更创新地使用现有学生数据，改进和设计学校的干预措施，更有效地预测并降低学生辍学率。
人工智能预警系统已经在发展水平较高的国家得到广泛使用。以美国为例，许多数字供应商为地区和州的学校提供了人工智能预警系统，实时帮助学校校长和地区领导者应对学生辍学问题。人工智能预警系统的优点之一是能及时地为学校提供反馈。此外，该系统通常采用仪表盘的形式，使面临辍学风险的不同类型学生的情况可视化，并对这部分学生采取适当的干预措施。在发展水平较低、收入较低的国家，辍学问题同样是教育面临的一个严峻问题。例如，印度已经开发了辍学预警系统与对应的干预措施，并开展了有效性评估。
当前，人工智能预警系统虽在学校管理和教育系统中发挥了一定作用，但还未完全成熟。其局限性在于人工智能系统仍可能出现预测误差，即忽略一些需要帮助的学生，没有及时给予帮助。因此，使用人工智能预警系统的前提是必须保证人工智能提供的是可信任的且有使用价值的预测建议。
2.改进技能评估工具，扩展技能评估范围
在经济社会变革的时代中，综合技能的重要性与日俱增，如问题解决技能、协作技能、社交技能、情感技能等。由于大多数国家的教育系统评估方式仍以标准化评估为主要特征，各国教育政策制定者和人才市场倡导改进技能评估工具，在以知识内容与能力为主的评估范围基础上进行新的扩展，将各种综合技能纳入评估范围。
基于游戏的评估（Game-basedAssessment）为教育系统提供了评估综合技能的新工具。基于游戏的评估在形成性评估中具有很大的价值，通常使用人工智能模拟的增强现实、虚拟现实和自适应能力，不仅可以适应个别学生的能力，也可以用于总结性评估。例如，将评估项目合并到游戏环境中，使学生在一个有趣的、沉浸式体验的环境中展示他们的学习成果。该评估工具已被广泛且有效地应用于科学、技术、工程和数学（STEM）教育。
三、数字时代劳动者技能的变革与发展
（一）传统技能面临自动化引发的挑战
人工智能在经济领域得到迅速使用和传播的同时，正规教育系统应进一步培养劳动者的新知识与技能。OECD的一项最新研究预估，未来15~20年内，自动化会导致14％的现有工作消失，32％的工作可能会产生根本性变革。
人工智能在某些方面的能力已经超越人类，如记忆力和计算力。人工智能能够更高效地完成重复性和预测性的任务，以及大量数据处理、输入或分类的任务。但人类在沟通、情感、价值观、创造力等方面仍占据优势。因此，劳动者必须具备人工智能无法实现的技能，才能避免在工作中被机器取代。此外，2019年OECD发布的《OECD技能展望》（OECDSkillsOutlook）报告显示，当前人们对互联网的使用常常局限于获取信息与通信。培养更高阶的认知技能，即在技术含量高的环境中发挥读写能力、计算能力及问题解决能力，互联网的使用方式才能更多样化和综合化。
（二）综合认知技能的重要性增强
在数字时代，综合认知技能变得越来越重要。相对于其他综合技能而言，综合认知技能更难以自动化或被人工智能取代，是实现人类福祉与社会良性运转的重要技能。其中，创造力与批判性思维得到了新时代劳动力市场的需求与重视。由于互联网信息传播速度快，信息数量大，传播范围广，创造力与批判性思维对互联网使用者而言不可或缺。
拥有批判性思维的劳动者在使用互联网检索信息时，能够阅读复杂的数字文本，可以区分互联网信息来源是否可信。创造力能支持劳动者开发与建构新的问题解决方案，包括需要使用人工智能或机器人的方案。除创造力与批判性思维外，沟通、协作技能等社会情感技能也属于重要的综合认知技能。
（三）逐步推进实施综合技能培养
为了应对经济与社会的转型与变革，各国教育系统和教育机构制定了各种技能培养方案，帮助劳动者学习和掌握综合技能，适应人工智能带来的技能转型。
OECD国家的学校课程大都已经正式推进综合技能培养方案的实施，以各级学校学生和高等教育学生为对象，培养与发展学生的创造力、批判性思维及其他创新技能。综合技能的培养也在G20国家中越来越普及，包括中国和印度。但在综合技能培养过程中，各国教育工作者常常不了解综合技能的概念与意义，不清楚如何将综合技能的培养纳入日常教学实践中。为解决该问题，OECD与11个国家的学校网络开展合作，为教育决策者及教育一线工作者提供了针对性的课程和教案，支撑他们推进综合技能的培养方案。同时，OECD还提供了专业发展计划的案例，帮助教育工作者学习有效培养综合技能的成功经验，教育工作者才能够成功地调整教学方法和课程计划，进而有效地帮助学生在学习知识内容的同时，发展创造力和批判性思维等综合技能。
另一项重要的综合技能培养方案是开放充足的、针对性强的高等教育课程。在该方案推进过程中，STEM教育发挥了至关重要的作用，为学生提供了许多具有针对性的综合技能学习课程。同时，许多新课程开放计划与商业界合作后也取得了一定成果。OECD与15个国家的高等教育机构合作，计划未来在高等教育领域创新性地开发与实践综合技能培养课程。
四、人工智能给教育带来的问题与挑战
人工智能在教育领域的快速发展，给教育工作者和教育政策制定者带来了新的问题与挑战，主要源于对人工智能的信任度以及如何塑造人工智能的可信赖应用。
（一）建立公众对人工智能的信任
教育对人们未来就业和生活机会有巨大影响，人工智能在教育中的透明度、可解释性及问责制非常重要。例如，人工智能用于教育决策的制定将直接影响学生的个人利益。为了充分发挥人工智能在教育中的潜力，教育政策制定者、教育工作者及其他利益相关者应建立公众对人工智能的信任。
在其他方面，人工智能引导自主决策或建议（例如，基于人工智能的中小学/大学的自动招生决策）可能会出现两种情况：一是打破学校招生系统先前的偏见，提高公平性；二是引发无法预估的后果，如生源好的学校在人工智能新系统的引导下招生，如若其招生标准与算法缺乏透明度与解释性，学校的受益群体将产生变动。因此，增强对人工智能的信任只能依靠标准和算法的透明度和可解释性。关于如何解决透明度问题，OECD认为扩大人工智能的开放性是一种解决方案。但对于某些人工智能（如深度学习）而言，可解释性仍然是个很难解决的问题。
OECD国家在建立公众对人工智能的信任上有不同的方式和策略。欧盟建构了可信赖人工智能的准则，提出人工智能应该是透明的、可追溯的、可解释的。同时，欧盟认为公众应有权被告知他们正在与人工智能系统进行交互，并且应该将人工智能的优势与局限传达给人工智能的实践者或终端用户。
（二）解决个人数据隐私与安全问题
虽然人工智能对教育与学习带来了积极影响，能帮助学生对数字时代未来的发展做准备，但大多数人工智能的使用者仍是未成年人，且人工智能算法或数据本身存在一定偏差，会引发个人数据的隐私和安全问题。
人工智能引发的隐私及数据安全问题通常源于大规模的个人数据收集与使用。人工智能为了提高其功能的针对性与有效性，以收集与使用个人数据为主要方式，收集和存储数据的过程易产生个人隐私泄露的风险。人工智能引发的隐私与安全问题是双重的。一方面，教育机构会重复使用过去收集和储存的学生数据，但由于数据存储的时长、类型及长期使用的标准没有得到确定，许多学生家长对此存在担忧；另一方面，一些开发者会处于商业目的使用学生的个人数据。
关于如何解决人工智能及其应用带来的个人数据的隐私与安全问题，不同OECD国家和地区有各自的做法。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）为个人数据的使用设定了相对严格的框架——仅允许特定条件使用数据，包括共享数据与存储数据。GDPR中最重要的原则之一是透明度、数据与存储限制及问责制。美国的《家庭教育权和隐私权法》（FamilyEducationalandPrivacyRightsAct）规定了在教育中使用个人数据的特定框架。
五、结语
人工智能正重塑着世界经济发展的新格局，引发人们经济、生活及工作的深刻变革。全球各国高度关注与重视人工智能的价值与潜力，相继制定了相关政策与规划，如美国的《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》，英国的“现代工业战略”计划，日本的“人工智能产业化路线图”。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”战略，又接着推出了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，对人工智能的发展方向与应用展开了政策层面的规划。
教育信息化时代下，人工智能与教育的结合创新是未来教育变革的重要趋势。无论是改进课堂教学和教育系统，还是推动可持续发展目标4的实现，人工智能无疑展现了巨大潜力。随着教育技术行业持续壮大，G20国家也在进行大规模投资，人工智能在教育领域的普及将势不可挡。OECD的报告表明，人工智能在个性化学习、特殊需求学生学习、学生辍学问题的应用及技能评估工具的改进方面发挥了巨大作用。各国对人工智能的应用充分展现了其巨大的价值，有助于我们把握世界教育领域中人工智能的发展趋势，以及落实《G20人工智能原则》是否实现，促进人工智能在教育中的深入应用，推动下一步的研发与改进。由于人工智能在教育领域的应用大都处于新生阶段，尚未完全成熟，其决策准确性、解释性与透明度必然引起了社会的诸多质疑。为应对挑战，各国在人工智能应用的研究、开发、应用与推广过程中，应提高人工智能应用的透明度、可追溯性，增强可解释性，明确记录技术流程与人为决策等信息，建立数据与存储限制及问责制，构建更加可靠、更值得信赖、更安全及健全的人工智能系统。
作者简介：钟悦，上海师范大学国际与比较教育研究院硕士研究生；王洁，上海师范大学国际与比较教育研究院教授
来源：《世界教育信息》2021年第1期返回搜狐，查看更多
人工智能发展与应用综述
人工智能发展与应用综述摘要自人工智能的概念在1956年被提出以来，研发者们就不断研究，六十多年的发展，在理论研究以及应用领域都已取得了喜人的成果，人工智能在医疗，交通，教育，商业，信息安全等领域已经深入国民生活。本文对人工智能概念进行解读，并对人工智能发展与应用进行综述，探索人工智能发展轨迹，以更好认识人工智能，对行业技术与发展有更深刻的理解。
关键词：人工智能发展应用综述总结1、引言人工智能的概念越来越深刻影响着人类的生活，如同蒸汽时代的蒸汽机，电气时代的发电机，信息时代的计算机，人工智能已经成为推动人类进入智能时代的决定性力量。当然，人工智能并不是凭空产生的，其发展具有一定的过程，在无数科学研究者，学者的辛勤努力下，人工智能研究的研究体系已经初见成果。人工智能的概念产生于欧美、日本等国家，并迅速风靡全球，可喜的是，根据清华大学发布的《人工智能发展研究报告2018》统计，我国已经成为全球人工智能投资融资规模最大的国家，我国人工智能在人脸识别，语音识别，安防监控，智能音箱，智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年，爱思唯尔文献数据库[1]统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。当然，作为一项新兴事物，人工智能并非完美无缺，在许多方面仍然有较多的困难尚未攻克，本文对人工智能发展与应用进行综述[2、3]，指导正确看待这一新兴事物，更好指导未来的技术发展。
2、人工智能以及核心概念由于“智能”这一概念难以确切定义，图灵用：“机器能够思考吗？”这一问题代替。图灵提出通过对机器进行“图灵测试”，以判断它是否具有智能。“图灵测试”就是让机器当做人，与人进行对话，如果有30%的测试人相信此机器是人类，那么这台机器被认为具有智能。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样的定义：人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从实用观点来看，人工智能是一本知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取，知识的表示方法和知识的使用。目前学术界将人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能就是机器具有自我意识，要求机器有知觉有意识。弱人工智能是指没有知觉意识的智能，机器按照事先写好的程序进行工作，并不拥有智能。
（1）、机器学习机器学习[4]是人工智能的核心技术，是使机器拥有智能的主要途径，是指让机器模拟人的学习能力，以此来增强机器的性能。早在上个世纪图灵就给出了类似机器学习的想法，他设想让机器模仿儿童思维，使其接受正确的教育成长为一个成人的大脑。这种想法与当今学者研究的方向不谋而合。后来图灵与同事一起编写了程序去实践这种想法，机器能够做他们编写过的事情，除此之外，不会向人类一样在能力方面有更多的延伸。如何让机器自主的学习，在今天仍然是人工智能发展的难题。
（2）、人工神经网络是受人脑神经元的启发，试图设计与人脑结构类似的网络结构，模拟大脑处理信息的的过程，以提高运算速度。作为人工神经网络的一类，卷积神经网络已经广泛用于大型图像处理中。虽然人工神经网络无法与人类大脑媲美，在模式识别，医疗，智能机器人等领域取得的成果有目共睹。
(3)、专家系统是指依靠人类专家已有的知识建立的知识系统，是一种特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以甚至超过人类专家的水平。目前专家系统开发最早应用最广泛的领域，多是医疗诊断，地质勘探，文化教育等领域。
3.发展历程回顾人工智能的发展可以有以下四个时期：孕育，形成，知识运用，综合集成四个阶段。孕育期：一般认为人工智能的最早工作是Warre基本出发点。Mcculloch跟WalterPitts完成的。他们提出一套人工神经元模型，两名普林顿大学数学系的研究生在1951年建造了第一台神经元网络计算机。不少早期工作可以被当做人工智能，古希腊的亚里士多德创立的演绎法，三段论的至今仍然是演绎推理的基本出发点。形成期：人工智能诞生于1956年的一次历史性聚会。几位来自美国的数学，神经学，心理学，信息科学和计算机科学的杰出科学家齐聚一堂，由麦卡锡提出了“人工智能（AI）”这一概念。会议过后，各地的科学家、学者纷纷研究相关知识，“人工智能”这一学科以及相关研究如雨后春笋一般形成。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到国际的认可。知识应用期：1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能大会上提出了知识工程的概念。从此之后，各类专家系统得以发展，大量的商品化专家系统和智能系统纷纷推出。专家系统的发展，也是得人工智能的发展范围扩大到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。但是专家系统发展过程中也存在很多缺陷，应用领域窄，缺乏常识性知识，知识获取困难，不能访问现存的数据库等问题被逐渐暴露出来，人工智能面临着考验。综合形成期，在专家系统方面，从20世纪80年代末开始逐步向多技术，多方法的综合集成与多领域的综合应用型发展。大型专家系统开始采用了人工智能的多种语言，多种知识表示方法，多种推理机制和多种在控制策略相结合的方式，人工智能的发展进入综合形成期。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能，大型分布式多专家协同系统，并行推理，多种专家系统开发工具，大型分布式人工开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。但是从目前来看，无论是人工智能理论还是实践都不够成熟，人工智能研究仍然需要科研工作者长期摸索。
4、人工智能的应用（1）、虚拟各人助理目前市面上的人工智能助理如：Siri，小娜等。个人助理能够帮助用户完成多项任务，多项服务，其推动力是人工智能技术。现阶段的人工助理一般具有基于上下文的对话能力，可以实现简单的人机对话，回答一些简单的问题。个人助理的应用包括语音识别，图像识别，深度学习等技术，其工作原理是“语音识别+云计算服务”。
（2）、自动驾驶谷歌公司一直致力于自动驾驶汽车的研究，2012年4月。谷歌公司宣布自动驾驶汽车已经行驶20万公里，这一数据已经接近汽车的最大里程数。我国自动驾驶技术的研究同样取得振奋人心的成果。2017年由海梁科技与深圳巴士集团等联合打造的自动驾驶客运巴士，正式进行线路的信息采集和试运行。
（3）、智慧医疗医疗一直是关系到国际民生的重要范畴。随着专家系统的不断发展完善，已有实例表明，人工智能可参与到医疗建设中。Watson[5]是IBM公司研发的采用认知计算系统的人工智能平台，watson肿瘤系统是其产品之一，可以作为辅助诊疗手段，与医院数据对接，实现病例数据的信息共享，还可以为临床医生在诊断过程中推荐诊疗方案，苏北人民医院2017年正式引入此系统，开启了智慧医疗的新时代。
5、我国人工智能发展趋势与展望人工智能技术发展至今60多年，其概念已经逐渐清晰，在生物，医疗，交通等领域孕育出了突破性的成果，但是人工智能技术能否发展到人类的水平仍然不能给出确切的答案。目前人工智能面临的问题主要是：
（1）、体系结构受限受限于冯诺依曼体系结构，目前人工智能系统在感知，认识方面无法突破瓶颈。这主要是由于传统的冯诺依曼体系结构采用的是存储程序的方法，程序是事先设定的，无法随着外界的改变而改变，这也是限制人工智能发展的关键。不过，我们有理由相信，在不久的未来能够克服这种制约。
（2）、社会问题困扰如果人工智能真的发展到与人类智慧媲美的程度，又会引发一系列的问题。一方面心理学上，“恐怖谷”理论就是假如机器人接近人类的时候，我们会对其产生莫名的厌恶和惧怕。另一方面，人工智能带来的社会问题同样困扰着人类，以自动驾驶汽车为例，3-18美国自动驾驶车辆车祸致人死亡的事件给自动驾驶技术的发展带来不小的冲击，事故责任的划分成为一大难题。目前人工智能的发展，主要是在弱人工智能发展并取得显著的成果，在强人工智能的研究上仍在开展，存在很多问题，有很大的发展空间，从目前的一些前瞻性研究可以看出人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理，并行化，神经网络和机器情感。人工智能的下一个突破可能是赋予计算机情感能力。
参考文献
[1]中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任中国科学院院士谭铁牛.人工智能的发展趋势及对策[N].中华工商时报,2019-02-25(003).[2]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,30(02):4-7.[3]杨俊龙,柳作栋.人工智能技术发展及应用综述[J].计算机产品与流通,2018(03):132-133.[4]陈彦淇.简析人工智能的发展与应用[J].科技传播,2019(04):162-163+170.[5]曹敦煜.人工智能在心脏疾病诊疗中的应用[J].科技传播,2019(04):141-142.
人工智能行业现状与未来发展趋势
人工智能行业现状与未来发展趋势在新科技革命和产业变革的大背景下，人工智能与产业深度融合，是释放数宇化查加倍增效应，加快战略新兴产业发展，构筑综合克争优势的必然选择。当前，人工智能加快向各产业渗透，正在促进新兴产业之间．新兴产业与传统产业之同以及技术与社会的跨界融合发展。在“十四五”开端，全面梳理人工智能的发展态势，具有十分重要的参专意义。
本文结合中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书（2022）》，对当下国内的人工智能行业现状与未来发展趋势进行探究。
第一：智能化是未来的重要趋势之一。关注互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向广业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的超势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后起之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破，部分技术已接近、甚至超越人类水平。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。
AI技术的应用与发展现状
人工智能(AI)技术在当今社会已经成为了一个热门话题。人们对于AI技术的应用和发展有着不同的观点和看法。一方面，AI技术可以带来许多的便利和进步，但另一方面，也存在着一些隐患和风险。本文将围绕着AI技术的应用发展现状与未来的前景展开探讨。
一、AI技术的应用现状
AI技术在各行各业已经被广泛的应用，大大的提高了工作效率和质量，也带来了人类历史上一些从未想过的场景。例如，在医疗行业，医生可以借助AI技术更快更精确地诊断疾病，为病人制定更准确的治疗方案。在金融行业，AI技术可以自动化预测市场趋势、分析金融数据、防范欺诈等等。在社交、娱乐等领域，AI技术也相当活跃，例如来自谷歌的语音识别技术，可以在一定范围内和用户互动，提供相应服务和交流;因为人脸识别技术，在不断地在各个领域得到拓展和应用，手机app的解锁、公公交系统的进出、监控视频的安全等等。
二、AI技术的发展前景
AI技术的发展前景也备受人们关注。纵观近年来的发展情况，我们可以看到AI技术走过了多少的艰辛与坎坷，但对于未来发展仍然充满了希望。与此同时，从技术发展来看，深度学习、计算机视觉、自然语言处理等模块的不断完善，也会大力促进AI技术的进一步发展。
由此可见，AI技术受到广泛关注的道理不仅在于服务方面，同时还因为它已经开始能够解决一些复杂问题，比如：视觉理解、自然语言理解、学习与决策等问题，也在这些问题的解决后不断演化着。在未来，我们将看到更多基于AI技术的新产品和服务，改变人们的生活、工作和生命品质。
三、AI技术面临的挑战
AI技术的普及应用带来的各种问题，也引发了许多有价值的探讨和思考。所以，面对人工智能技术面临的挑战，我们应该以严谨的态度去思考和对待。这些挑战既从技术层面，也从人文层面上体现。
从技术层面上来看，AI技术在某些方面仍然存在很大的局限性。比如，AI技术难以处理一些非规则化的事务，至少比人类处理不如。另外，假如庞大的训练数据集无法获取，比如CAM轨迹数据，AI机器人的表现可能远没有人类强。最后，我们也常常听到关于AI机器人在沉睡状态下突然“醒来”和“思考”的事例，这类现象提醒我们，未来人类所面对的风险与威胁是多么高大。
从人文层面上看，人工智能技术的风险和隐患还有很多，其中最重要的当属AI技术对人类影响的道德问题。研究表明，当AI机器人能够模拟人类的神经系统，开发出更为强大的学习和决策能力，就有可能出现一系列的道德问题。比如，AI机器人能够“自行学习”，不断地改善自身性能，而这一过程可能导致道德问题的产生，比如个人隐私、政府、公司的欺骗行为等等。
同时，人工智能技术的投入和应用，也需要全社会共同参与，包括政府、企业、学术和社会群体，有组织地进行启蒙、宣传和推广。还必须建立起一个健全的框架，以规范和约束人工智能技术的应用。
四、未来AI技术的发展趋势
AI技术的应用前景已经被证明了可以为人类带来巨大的利益和便利，在未来，AI技术的发展趋势也将在这些方向上延续。对于AI技术未来的发展趋势，以下是我个人的几点展望：
1、推动全球工作形式进一步智能化，提高劳动生产率，改变人们在工作中的角色与内在组织。
2、AI+各领域，以中药注射液为例，集中数据连接智慧大脑的认知模式，实现多模态信息的自然融合，以诱发自身的子网络，这将极大地推动其现有数字化技术的应用实现和改进，也将为当前行业发展带来全新的重心与新的机遇。
3、以资本市场为代表的市场交易领域数据量和交易量庞大，交易需求高速需求持续增长，人工智能可以大幅度改善现有交易研究和交易执行的效率。
综上，AI技术的应用与发展正成为一个新篇章。尽管还存在很多的技术和人文问题待解决，但我们可以看到，AI技术的发展前景光明。我们应该积极探索AI技术的发展趋势，并尽可能解决AI技术面临的挑战，在实现技术创新和社会价值的同时推进人工智能技术的全方位的发展。