技术创新对人才的素质要求
技术的发展离不开人才的支持。在知识经济已见端倪的今天，技术创新对人才的素质提出了新的要求。技术创新人员不仅应当具有良好的道德素质、丰富渊博的知识，还应当具有创造能力、社交能力与应变能力等各方面的素质，以符合技术创新的要求，适应时代的发展。
技术创新作为一项高风险、高回报的科研产经营活动，是一个企业实现可持续发展的基础，是一个国家经济持续增长重要的支撑。尤其是在知识经济已见端倪的今天，竞争日趋激烈，任何一种新技术所形成的新产品、新服务都难以持久的占领市场。在某种意义上说，市场的竞争，不再是价格的竞争，而是非价格的技术创新竞争。处于这样的环境之下的个人，其生存发展就必须接受时代提出的新的要求。
技术创新人才应具有良好的道德素质
一项技术成果在给人们带来某方面利益的同时，也有可能造成严重的环境污染、生态破坏、资源短缺等问题。这就对技术创新工作者提出了道德素质上的要求。道德素质是一个科技人员应当具备的最基本的、也是最重要的素质。尤其是在市场经济条件下，多种价值观的影响，以及以“利”为核心的经济运行，在很大程度上干扰和阻碍了个体道德的选择，甚至会扭曲人的录魂。在这种情况下，技术人员更应当保持高尚的价值理性，不仅要关注技术创新作为实现主体某种眼前利益的手段的实用性，更应当关心一项技术创新对于人类长远和根本利益的后果；不仅关注知识效用，更关心这种效用是否与人类的进步、完善与自我解放的目标相一致，是否和自然界整体相和谐，将对人类的终极关怀的考虑与自己的研究工作结合起来。只有这样，才可以“防止人类自己创造的事物把人类自己搞垮”，才能使技术创新真正造福于人民，真正实现一个国家甚至全人类的可持续发展。
技术创新要求技术人员广泛、综合、系统的知识储备
泰勒曾说过：“具有丰富知识和经验的人，比只有一种知识和经验的人，更容易产生新的联想和独到的见解”。贝弗里奇也说：“知识宝藏越丰富，产生重要设想的可能性就越大”。而独到的见解和新的设想是技术创新的核心，因此，丰富渊博的知识是技术创新不可或缺的前提。从技术创新的过程，我们也可以看出，从技术发展的预测到技术目标的选择与确定，以及技术方案的构思与模型设计，无不映照着知识的光芒。例如，对一项技术的未来发展进行预测，就必须对预测对象的过去、现在有深入的了解，对该技术所属领域发展的一般规律有系统的掌握；而技术项目的正确选择与技术项目的合理设计，更要求技术人员不仅要通晓各门自然科学的理论知识，包括物理学、化学、生物学等各支学科的理论知识，还要了解各门社会科学的理论知识，如经济学、心理学、美学、法学、环境科学等。这是因为技术创新不同于科学创新，后者属于基础科学研究的范畴，而前者则是为了直接用于生产与经营活动。因此它不能脱离社会经济、法律、道德、心理、美学、生态环境等各方面的制约，它追求的是社会效益与环境效益的辩证统一。此外，技术创新过程中，对各类问题的准确表述已离不开一定的语言文字功夫。所以，一项技术创新要取得成功，得以推广应用，就要对各方面因素予以系统考虑，也对技术人员各方面的知识素质提出了相应的、综合的要求。
技术创新要求技术人员具有创造能力
技术创新，顾名思义，其灵魂就是创造。创造是知识积累基础上的升华与飞跃，是技术创新的关键。因此，创造能力是技术创新对科技人员的最本质的内在要求。通过这种能力，揭示客观事物的本质及其内在联系，并在此基础上产生新颖的、独创的、有社会意义的思维成果。创造力是一个内涵广泛的概念，主要包括敏锐的观察力、发散思维能力、复合思维能力、批评判断能力。其中观察力是基础，发散、复合思维能力是核心，评价能力是统帅。技术创新的各个阶段对于创造力的要求也是有所侧重的，例如，技术需求与预测阶段注重观察力，技术方案构思与模型设计更需要发散思维能力，而对方案的分析择优就要靠复合思维能力，技术项目、方案评价与技术产品的鉴定则始终离不开批判、评论能力。
社交能力与应变能力亦是技术创新对人才提出的不可忽视的要求
社交能力是个人参与社会实践的过程中与他人进行信息交流的能力。与他人的信息交流能否有效进行，并到达预期目标，取决于交流者的语言表达能力、对对方的认识能力和随周围环境变化而改变交流方式、语言、语调的能力。这些能力在技术创新中也发挥重要作用。例如，在技术需求的调查和对专家征询意见进行技术预测过程中，就应该充分运用交谈的艺术，把握讨论的方向，讲究提问的方式，从各方面或不同角度启发、引导访问对象，以获取更丰富的信息资料，实现信息交流的预期目标。否则，不仅会增加信息交流的成本费用，还有可能会一无所获。
应变能力是个人对周围环境变化的感知能力和采取相应行动适应或驾驭环境的能力。技术创新具有超前性或先进性，否则只会是原有技术的低级繁衍。而这种超前性还必须与适应性相结合，否则就会成为毫无价值的技术废品。也就是说，技术创新必须适应市场这一大环境。作为技术创新主体的科技人员必须具备对市场环境变化的感知能力，并针对这种变化不断进行技术创新，才能永远走在竞争前列。例如，美国著名的汽车大王亨利·福特曾在1908年，按照当时的一般大众，尤其是农场主的需要，推出统一规格、价格低廉、大众需要又买的起的“T”型车。在之后的十多年里，该车一直非常走红，最高年份曾达100万辆。但是，后来随着经济的发展，人民生活水平的提高，消费者开始追求时髦，“T”型车不再受欢迎，但亨利·福特没有重视这个问题，致使通用汽车公司的雪弗兰车乘虚而入，占据了福特公司原来的市场，福特公司为此付出了极大的代价并为此失去了宝贵的市场机会。自古至今，市场上没有永远畅销的产品，尤其是进入知识经济时代，产品的更新速度将不断加快，技术人员应该对信息的变化、知识的变迁与技术的进步保持敏锐的感知力，在此基础上做出相应的对策并付诸行动，才能使一个企业、一个国家永葆生命活力，不断向前发展。
知识经济已见端倪，技术创新将成为一个国家经济发展的原动力。德国教育史学家伊温说过：“当知识经济酝酿于大海深处的时候，谁能够感知大海的微动，预知大潮将至而起锚扬帆，谁将赢得意外的大丰收。”那么，只有符合技术创新要求的高素质人才，才会成为这次远航的优秀水手。
(作者单位：天津市南开区天津大学 邮编：300072)
人工智能对人力资源管理的影响探析
国网山东省电力公司经济技术研究院 山东省济南市 250000 摘要：人力资源管理在人工智能时代下获得了全新的发展契机，人力资源管理人员必须创新管理意识，并对人力资源管理智能进行重新定义，根据管理要求组建专业的人力资源管理团队。且要针对人力资源管理的各个模块，制定更具有可行性的人工智能下的管理策略，使人员的“选、用、育、留”都更加具有创新特征。 关键词：人工智能；人力资源管理；影响探析 1人工智能对人力资源管理产生的影响 1.1信息数据的处理 在当前移动互联网不断快速发展的背景下，无论是在数据量方面或者是在精准的程度上，都有了明显的整合优化。数据在其中越来越丰富，计算机在实际应用过程中，特别是在人力资源方面，也有了明显的突破。在这种背景下，在针对信息数据进行处理的时候，无论是处理效率或者是处理质量都有了明显的提升。但需要注意的一点就是，这种提升其实是有一定局限性特征的，很容易受到一些因素的影响而停滞不前。在日常工作过程中，只有人类可以从日常的一些交流和互动中，提炼出各种不同类型的信息资源，特别是在与员工进行交流的时候，能够提炼出很多有用的信息。与此同时，人类相互之间的交流和互动，能够促使目标感得到有效的传递和落实。在针对日常各种不同类型的事物进行记录或者是跟踪处理的时候，这种处理措施可以由人工智来完成。但是相互之间的内涵信息，仍然需要人们相互之间的交流和沟通才可以实现。 1.2决策制定 人工智能在实际应用过程中，可以通过各种不同类型的方面和措施，实现对问题的处理。比如，可以利用情景的构建，将各种方式进行模拟，这种方式在针对一些具有复杂性特征的问题时，能够起到良好的处理效果，同时在决策方面也可以给予一定的支持。与此同时，人工智能在应用时，可以根据之前一些案例的记录，创造出各种不同类型的备选方案，这样不仅能够从根本上为决策者制定和落实具有科学性和合理性特征的方案，而且还能够为决策者的决策提供有效的支持。但是在人工智能实际应用过程中，特别是在决策方面能够起到的作用始终是辅助作用。人工智能在为决策者提供意见或者是建议的时候，人工智能只是根据自己的大数据来进行运算，人工智能无法对组织发展的历史、文化、员工、社会等这些客观因素条件进行了解和认识。同时，这些因素一直都是动态变化的，人工智能无法对这些不确定的因素进行判断。由此可以看出，人工智能在应用时，虽然能够体现出一定的优势特点，但是并不是所有的事情都可以通过数据来进行衡量和判断，最终是要由人来进行决策。 1.3人力资源管理各个模块的影响 人工智能在实际应用过程中，可以结合实际情况，构建和落实具有非常良好特征的数字化基础结构，该结构在应用时，不仅能够将人力资源的各个模块全部都融入其中，而且可以实现对各个模块科学合理的管理和利用。在针对人力资源进行规划和设计的时候，要能够根据供需的基础要求来进行预测和判断。特别是在针对平衡供需计划进行制定和具体落实的时候，要与实际情况进行结合，特别是与模型、算法等方式进行结合，这样做的根本目的是为了提高计划在制定和使用过程中的准确性和有效性。在针对工作人员进行招聘的时候，招聘者可以通过这种方式，对应聘者的基本信息、专业技能水平等有大概的了解和认识。除此之外，应聘者的自我特质、应聘的动机等，这些在短时间内无法被有效的测量，应聘者也可能会存在一定的伪装现象。在针对这一现象进行具体处理的时候，可以将人工智能与招聘环节进行有效结合，招聘者可以利用人工智能对应聘者在之前的所有应聘经历、数据、信息等进行对比分析。这样不仅能够将内在判断与岗位进行结合，实现两者的有效匹配，这样能够增加招聘的成功率。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆除此之外，在日常的一些培训活动实施过程中，通过人工智能在其中科学合理的利用，可以将员工当前有的一些优势特点、不足之处等进行合理的判断，这样不仅能够将培训的作用充分发挥出来，而且还能够强调培训的效果。 2人工智能时代下的人力资源管理对策 2.1重新定义人力资源职能 人工智能时代下的人力资源管理更加具有创新内涵，需要人力资源管理人员转变传统的管理观念，要将管理中心由以往的关注员工完成工作的质量和速度，转变为更加关注员工的个人需求，体现出人力资源管理中的人文关怀。重新定义人力资源职能，建立人力资源管理新思维，促进员工和管理层的整体转型。 2.2组建人工智能下的人力资源管理团队 新型的人力资源管理要求具备专业的人力资源管理团队，企业要充分重视人工智能技术，还要通过专业的人工智能技术的管理人员与人力资源管理人员的结合，来构建人力资源管理的云平台，为人工智能下的人力资源管理搭建稳固的数字化人力资源管理结构。 2.3将人工智能与人力资源管理的各个模块充分结合 （1）选-人员招聘。人员招聘在人力资源管理中是关键环节，人员招聘工作是一个需要持续进行和工作量较大的环节，需要招聘人员密切跟踪招聘流程，从简历海选、面试和结果通知等，都关系到人员招聘的质量。借助人工智能进行人员招聘，则需要使用人工智能技术对人员招聘程序进行设定，以精准的筛选简历、匹配岗位等。人工智能技术还能够对人员特质进行分析，并对人员进行评估，并形成评估表。在面试中，可以使用面试机器人进行语音面试等，还可以匹配面试官，提高面试效率和针对性。（2）用-员工关怀、员工体验。新型的人力资源管理应该将重点放在员工关怀和员工工作体验的改善上，这是企业留住人才的关键步骤。企业在人工智能时代下，更应该践行以人为本理念，要关注员工的实际需求，通过对员工的在线数据搜集和分析来了解员工的发展目标和自我实现的需求。通过人工智能技术，企业可以搭建与员工进行交流的线上平台，可以接收员工反馈、加强与员工之间的交流等，从而提高员工对企业的认可程度，并不断构建更加智能化和个性化的员工关怀服务，激发员工的工作积极性。（3）育-员工发展。在员工培训中，人工智能的作用较为显著，可以结合员工绩效考评机制来实现对员工的有效培训。人工智能的主要作用在于对员工的表现进行分析和评定，可以分项的对员工表现进行考核，在人工智能考核软件中，可涵盖众多子项目，提高了考核的精准度。在此基础上，对员工欠缺的技能点进行针对性培训，可以大大提高培训成果。人工智能还能够进行智能化的推荐，包括阅读推荐、课程推荐等，可以进一步提升员工培训成效。（4）留-离职预测。人力资源管理中的另一个关键环节在于进行员工的离职预测和离职分析，人工智能的出现可以帮助人力资源管理人员更加精准的对各种因素进行分析，包括个体因素、组织因素和外部因素等。在离职预测软件系统中，应包含人员个体特征、组织特征、外部特征的各个细节要素，以便于得出更加具有可操作性的分析成果，对相关要素进行定义，包括办公环境、工作压力、晋升轮岗、培训学习等，并明确上述要素的正相关或负相关属性，为后期的人力资源管理工作的开展提供参考。 3结语 人工智能的出现对于传统的人力资源管理而言，是一个较大的挑战，需要人力资源管理人员不断更新理念，并通过应用人工智能来强化人力资源管理，从人力资源管理的各个模块出发，实现人工智能对人力资源管理的全面优化。但是在具体的应用过程中，还是要关注人工智能对人力资源管理的影响，以更加理性的态度开展人工智能下的人力资源管理活动。 参考文献 [1]王伟琪.浅谈人工智能在人力资源领域的应用趋势[J].电子世界，2017（18）：107-108. [2]王亮.用人工智能技术提升人力资源管理水平[J].中国石化，2017（07）：53-54.人工智能的伦理挑战与科学应对
【光明青年论坛】
编者按
2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险”。在中国式现代化进程中，人工智能的技术革新是助推我国科技创新的重要力量之一。作为最具代表性的颠覆性技术，人工智能在给人类社会带来潜在巨大发展红利的同时，其不确定性也会带来诸多全球性挑战，引发重大的伦理关切。习近平总书记高度关注人工智能等新兴科技的发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域的治理能力”，“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能的伦理挑战与科学应对展开讨论，并邀请专家予以点评，以期引发学界的更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。
与谈人
彭家锋 中国人民大学哲学院博士生
虞昊 华东师范大学政治与国际关系学院博士生
邓玉龙 南京师范大学哲学系博士生
主持人
刘永谋 中国人民大学哲学院教授、国家发展与战略研究院研究员
1.机遇与挑战并存的人工智能
主持人：新技术革命方兴未艾，以人工智能等为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”相融合的万物智能互联时代。请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来什么样的机遇？
彭家锋：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术蓬勃兴起，对人类社会的方方面面产生深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。在此过程中，存在许多重大历史机遇需要我们把握。就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在助推社会治理的治理理念、治理方式、治理效能等方面的变革，将传统技术治理提升至智能化新阶段，呈现出“智能治理的综合”趋势。智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现出四个方面的特征：一是治理融合化，即促进各种智能技术与其他治理技术相互融合，大幅度提升智能社会的治理水平；二是治理数据化，即以日益增长的海量数据为基础，通过对数据映射出来的“数字世界”进行社会计算，实现治理目标；三是治理精准化，即发挥智能技术强大的感知能力、传输能力和计算能力，将传统的粗放治理转变为精准治理；四是治理算法化，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化的算法决策扩展到更多的决策活动中，从而提高决策质量。
虞昊：人工智能有助于反思人类社会得以建立与发展的基础。随着分析式AI向着生成式AI不断演变，尤其是生成式AI初步展现出判别问题、分析情感、展开对话、创作内容等越来越具有人类特征的功能，原本属于人类的领域正被人工智能以另一套由“0”与“1”构成的计算机语言逐步侵蚀。这既是对人类社会的冲击，也势必会在更加平等的开放性框架中增强人类的主体性，促进人类社会进一步发展。
邓玉龙：总体来说，以人工智能为代表的新科技发展，显著提升了社会生产力。例如，生成式AI不但能完成传统AI的分析、判断工作，还能进一步学习并完成分析式AI无法从事的创造性工作。从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。具体表现在：一是刺激劳动形态的转化。人工智能高效承担大量的基础机械性劳动，人类劳动则向高阶的创造性劳动转化，由此引发社会层面的劳动结构转型、升级，并且以人工智能为中介，社会范围内的劳动整合、协调能力也实现升级。二是促进劳动场域的重构。随着劳动形态的转化和劳动的社会化扩展，人工智能将劳动从固定场域中解放出来，人类劳动的灵活性增加。相比于创造性劳动，机械性劳动更加受到空间和时间的制约，而在人工智能从技术层面替代更低边际成本的基础性劳动之后，人类劳动空间和时间的自由性实现跃迁。三是对主体的发展提出了更高要求，尤其是对主体适应社会发展提出了更高要求。人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展需要，也对教育提出更高要求，教育模式和教育内容需要更契合科技发展的水平，培养更加全面发展的人才。
主持人：人工智能的一系列产物在给人们带来生活便利的同时，也一定程度上引起大家对其可能引发的伦理挑战的警惕。一些人关注人工智能的风险问题，对人工智能的推进有些焦虑。如何看待这种警惕和焦虑？
虞昊：人工智能的风险以及由此带来的焦虑，是完全可以理解的。但我们无法返回一个没有人工智能的世界，人工智能已然深度介入人类社会，试图遏制人工智能的推进只能是螳臂当车。同时我们对人工智能的发展也不能放任不管，无视甚至于压制人工智能的推进只能是掩耳盗铃。因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探求解决方案，在人工智能带来的风险中寻求危中之机。
邓玉龙：我们应正确看待这种焦虑。要看到，焦虑有其积极的意义，它体现人类的忧患意识，催生对人工智能风险的预见性思考，提醒我们注意焦虑背后人工智能技术发展存在的问题。正确对待焦虑有助于积极采取措施防范风险，辩证分析焦虑中先见性的思考，通过社会治理模式的升级化解风险问题。同时，仅有焦虑和恐惧是不够的，更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。从劳动的角度看，人工智能确实会取代部分人类劳动，推动劳动结构转型升级，让劳动向着碎片化、个体化方向发展，劳动者处于弱势地位，面临着“机器换人”的挑战。但是我们也应该理性认识到，人工智能不是对人类劳动能力的完全替代，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术的发展内化为自身能力，在更具创造性的劳动中实现自身价值。
彭家锋：任何技术的发明使用，不可避免地伴随着这样或那样的风险。人工智能技术自然也不例外，在其应用过程中，同样引发了诸如隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。因此，关注人工智能的风险问题，并由此对人工智能的推进产生焦虑，具有一定理论依据和现实基础。但更应当清醒地认识到，人工智能的某些相关风险可以提前得到规避，并不必然会发生；即便真的发生，也仍可不断寻求化解风险的有效手段。以个人隐私滥用风险为例，在治理过程中，虽然不可避免地会涉及个人数据收集和分析处理，但可以通过建立完整的规范和监管体系来保护个人隐私，降低滥用风险。
2.人工智能科技竞争的“伦理赛道”
主持人：习近平总书记在以视频方式出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。请谈谈“人工智能原则”应包含哪些内容？科技向善的文化理念对推动全球人工智能健康发展具有怎样的现实价值？
彭家锋：为应对人工智能等新科技快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强科技伦理治理的意见》，其中明确了“增进人类福祉”“尊重生命权利”“坚持公平公正”“合理控制风险”“保持公开透明”等五项科技伦理原则。我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化理念，根本目标是让科技发展更好地服务社会和人民，带来良好社会或社会公益的善。科技向善对推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面现实价值：一是塑造公众信任。公众对人工智能的信任很大程度上并不完全由相关风险程度决定，而是取决于公众的利益与价值是否得到足够重视。后者正是科技向善的内在要求。二是引领技术创新。科技向善的文化理念将在技术创新发展过程中发挥价值引领作用。三是促进全球合作。科技向善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”，各国在达成伦理共识的基础之上，能够建立互信，实现更加充分深入的国际合作。
虞昊：个人认为，人工智能原则也应包含非对抗与非失控的理念。非对抗意味着不应将人工智能视作人类社会的对抗性存在，人工智能已经成为人类社会的构成性要素，我们必须持更为开放的态度去面对人工智能。非失控意味着不应放弃对人工智能的伦理规范，应以智能的方式去规范加速发展的人工智能。如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展的情况下，科技向善的文化理念在推动全球人工智能健康发展中就变得极为重要。此处的“善”在国家治理层面即指向“善治”，而当人工智能的发展从国家范围扩展到全球范围，“善治”就在构建人类命运共同体的意义上拥有了更贴近现实的内涵。各国应摒弃冷战思维与零和博弈，基于善意与友谊共同思考人类作为整体如何在人工智能的冲击下通往全球性的“善治”。
邓玉龙：2019年欧盟发布《可信赖的人工智能伦理准则》，2021年中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《规范》）。与欧盟发布的伦理准则相比，《规范》体现了中国特色社会主义的制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。人工智能发展的根本目的是促进人的全面发展，因此，我以为，人工智能原则还应体现共享和有序发展的要求。共享，旨在防止人工智能的技术垄断。科技发展应该兼顾全体人民的利益，而不是服务于少数群体，由全体人民共享科技发展成果，推动全球科技水平的共同增长。有序发展，旨在防止人工智能技术的无序扩张。人工智能技术的发展最终是为了提升人的幸福感，推动科技有序发展能够促进人机和谐融合，有效预防潜在无序扩张的风险。
主持人：从规范层面来说，伦理反思对规范人工智能发展的作用主要体现在哪些方面？
彭家锋：近年来，世界各主要国家在人工智能领域竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展的战略层面。比如，美国陆续出台《国家人工智能研究和发展战略计划》（2016）和《关于维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》（2019）；欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018）和《人工智能白皮书》（2020）；中国也较早发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）。人工智能科技竞争的客观局面已然形成。在此背景下，如果忽视人工智能技术发展所带来的全球性风险与挑战，极有可能陷入技术赶超的竞争逻辑。因此，亟须规范人工智能的科技竞争，而倡导伦理反思或许就是一条可行之路。伦理反思的意义至少在于：一是设定伦理底线。人工智能技术的开发和应用需要遵循一些基本的价值理念和行为规范。只有守住伦理底线，才有可能避免颠覆性风险的发生。二是实现敏捷治理。伦理反思是一个动态、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的全生命周期。为了确保其始终服务于增进人类福祉和科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感性，以灵活、及时、有效的手段化解人工智能带来的各种伦理挑战，确保其在科技向善的道路上行稳致远，实现良性发展。
邓玉龙：人工智能科技竞争是为了促进科学技术发展，而科学技术发展的最终目的是推动人类社会的进步。人工智能科技竞争不应该仅包括技术竞争的单一维度，更不应该通过技术优势遏制他国的科技发展，而应该是在人工智能科技条件下的综合性竞争，通过良性竞争促进全球人工智能和全人类的共同发展。其中就应该包括社会治理竞争，通过社会治理保障社会公平，因而对社会中人与人关系的伦理反思构成人工智能科技竞争的有机组成部分。首先，伦理反思对人工智能科技竞争提出了更高的要求。人工智能的公平性、可信任性、可解释与透明度、安全性不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能科技竞争需要抢占的技术制高点。科技的发展是为了人的全面发展，因而人的发展内嵌于科技发展要求，伦理反思有助于防止工具主义的泛滥。其次，伦理反思为人工智能科技竞争提供价值引导。伦理反思注重保障人的权利，科技发展并不是社会发展中的唯一衡量因素，我们还应该关注其中多样性的因素，尤其注重保护特殊群体的利益，例如防止数据鸿沟等不良影响。伦理反思有助于实现人工智能的综合性健康发展。
3.人工智能安全与人的全面发展
主持人：科学探究一直以来都是人们认识世界和了解自身的重要认知方式，人工智能等信息产业的革命如何影响着人们的认知方式？
彭家锋：人工智能等信息产业的革命，促进了科学研究新范式——数据科学的诞生，进而对人们的认知方式产生深刻影响。数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科研范式。相较于传统科学，数据科学融合了统计和计算思维，通过人工智能等技术提供的海量数据、强大算法和算力，能够直接从数据中寻找相关关系、提取相关性或者预测性知识，进而产生一种基于相关性的科学思维模式。但这种相关性并不一定能够转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术确定的相关性中提取因果解释至关重要，而相关技术一般都缺乏必要的透明度和可解释性。数据科学更可能成为一种预测科学，但是预测并不是科学追求的唯一目标。通过揭示世界的潜在因果结构来解释和干预现象，也是科学的两个重要目标。因此，尽管数据科学能够通过分析大量数据生成相关性知识，却不能直接产生因果解释。对此，传统科学的可检验性假设方法和因果规律探求仍有其重要价值。数据科学并非取代传统科学，相反，两者将相互补充，共同成为人类探索世界的有效工具。
虞昊：显而易见的是，随着人工智能向着通用人工智能迈进，其能够为人们提供的教育资源、生活娱乐、工作讯息也越来越丰富，人们势必越来越依赖于通过与人工智能进行交互来获取外界信息。因此，当人工智能深度地构成人们认知世界的滤镜时，若不对人工智能本身具有重复性、同质性倾向的认知框架保持警醒，人工智能可能扭曲人们的认知方式直至影响人的主体创造性。
邓玉龙：以人工智能为代表的全新技术发展被称为第四次工业革命，其中最显著的特征就是机器与人类的深度融合，机器不再作为一种外在性的工具被人类使用，而是在与人类的深度关联中影响人类的认知方式。一方面，信息产业革命丰富了人类认知的联结方式。人工智能和大数据技术的发展促进人类的分析逻辑从因果关系扩展为相关关系，对相关关系的重视使人工智能可以从大数据而非小数据维度获取信息，为人类认知提供新的视角。按照传统人类认知方式的理解，因果关系要求关于世界的认知是确定性的，而这在数字时代的复杂性社会中很难实现。人工智能对相关关系的认知填补了这一缺失，允许我们在无法掌握确定信息但在掌握大量数据的条件下对未来趋势作出预测。另一方面，如果我们对人工智能等科技的输出结果和生成内容盲目信赖，将结果和内容与经验事实之间进行绝对等同的连接，误认为是事实的全部，那么我们就会丧失人文主义抽象反思的能力，对此我们应当保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。
主持人：如何调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系？
彭家锋：当人们逐渐将更多创造性工作交由人工智能完成，不免让人担忧人工智能是否将会威胁到人的主体创造性。从人机关系的角度来看，这种担忧是基于一种人机敌对论的视角，认为人工智能挤压了人的主体创造性空间，是替代逻辑的延续。但从人机协作的视角出发，将人工智能看作人的得力帮手，通过创造性地使用人工智能可以赋予人类更大的创造性空间。比如，在进行文字写作、多媒体脚本、程序代码、文稿翻译等工作时，可先由人工智能高水平地完成草稿工作，然后再由人类进行一些创造性的调整和发挥。此时人工智能生成的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入创造性活动之中。当然，要实现以上效果并非易事，不仅需要思想观念的转变，还应在制度安排、教育方式等方面作出相应调整。
虞昊：面对信息高度集成共享的人工智能，人有可能转变为算法的动物。试想下述场景：当依据人工智能展开行动变得足够便捷有效时，行动者便会倾向于采信人工智能，此时，看似是人类行动者基于自然语言在进行互动，实则是算法逻辑基于计算机语言在进行数字化运转。于是，人的主体创造性被侵蚀，人可能沦为算法动物。对此类情形，我们应该保持足够的清醒与警惕。
邓玉龙：人工智能技术生成的内容（AIGC）具有高度集成共享的特性，能够高效地对人类知识进行数据挖掘、信息生成。调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系，我们需做到如下几个方面：首先，需要通过人的创造性扩大AIGC数据库，当下AIGC主要是依赖于大语言模型，以大量的网络文本作为训练数据库生成的，通过人的创造性生成可以不局限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富度。其次，需要通过人的创造性为AIGC提供价值训练，通过人的创造性生成的价值立场、伦理法则等与AIGC的训练数据库相融合，从而建构可信赖、可持续的信息高度集成共享机制。最后，需要将人创造性生成的内容与AIGC共同作为人类知识的来源，人类知识的获得不能仅仅局限于AIGC，而是需要人发挥其主体创造性对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类无法被数据化的、经验性的知识与AIGC数据化的知识融合成为人类知识的来源。
（本版编辑张颖天整理）
夏少昂：人工智能伦理问题的时代镜像与调适
人工智能技术自一出现，便伴随着伦理争议和道德评判。正因为人工智能发展前景的不确定性，及其可能导致的伦理后果难以预测，人们对人工智能问题争议不断。作为一种具有颠覆传统、重塑未来强大力量的技术，人工智能所带来的伦理问题已引起学界的广泛关注。如何准确把脉人工智能的时代镜像，透视人工智能发展的伦理风险，构建和谐共生的人机主体间性伦理新形态，是摆在我们面前亟须解决的一个重大时代课题。
人工智能时代的伦理问题
人工智能正处于蓬勃发展的大好机遇期，人类社会吁求高阶科学技术力量的伦理支撑。一方面，人工智能的发展离不开伦理反思的支撑作用；另一方面，人工智能又被称为伦理学科发展的新引擎。不断出现的人工智能伦理新问题，对于伦理学的发展提出了新的更高要求，丰富和拓展了伦理学研究的领域，这反过来又成为助力人工智能发展的重要精神因素。人工智能是一种全新的技术形态，通过语义网络、知识图谱、大数据及云计算等，极大地推动了社会生产力的迅猛发展，改变了人类生产生活方式，拓展了人类生存的意义与价值。依托于算法的人工智能技术，通过一系列的运算、反馈和调整，展现了人工智能的智能程度。以围棋的“人机大战”为例，“阿尔法狗”（AlphaGo）以其强大的计算能力战胜人类顶尖棋手李世石，并且通过“深度学习”的方法不断促进自身进步，完成了在部分领域对人类智能的超越。这种超越是人类利用科技力量延伸自身能力，以及追求提升自身价值的体现。另外，在日常生产生活领域，人工智能在增强人类能力的同时，也日益凸显出其对于人类自身解放的重要作用。
机遇与挑战并存，人工智能发展在取得巨大成就的同时，也面临着严峻的伦理挑战。从人与技术的关系来说，人工智能在一定程度上威胁着人的主体性。控制论之父维纳就曾预言：“这些机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量。”人工智能与一般人造物存在巨大不同，它不是单纯延伸人的体力的机械物。人工智能模拟的对象是人的大脑和思维方式。而人作为思维主体，是人之为人的本质所在。基于人工智能的特殊性，许多人担心一旦人工智能发展到某个临界点，如诞生强人工智能，它就可能解构人的主体地位，彻底压倒人类。从技术与社会的关系来看，如何有效控制技术力量的消极作用，是社会发展过程中日益凸显的难题。人工智能在给人类带来巨大利益的同时,也产生了诸多社会性问题。例如，企业可以借助人工智能收集大量用户数据，并基于此了解目标对象的偏好和行为倾向，这造成了巨大的权利不对称。再如，人工智能在推动专业化分工和创造新工作机会之余，会使得那些没有能力迈过技术性壁垒的人成为“无用阶级”。又如，在一些情境中，人工智能导致法律责任的归属成为困难。
伦理风险与挑战的学理透视
人工智能本质上是人类智慧和智能高度聚合的表现形式，是人类价值和意义在技术层面的展开与呈现。它所面临的伦理困境就是当前人类社会面临的伦理风险。首先，从人工智能的运行场域来看，伦理情境发生了深刻变革。越来越强大的人工智能的出现，催生了跨人类主义的伦理学问题，传统的伦理学旨趣与伦理情境已然发生重大变化。一是在创制人工智能的过程中，多元伦理理论并没有形成统一共识，从而在设计起点难以嵌入有效伦理规范，这极有可能造成对人工智能约束的失范。二是人工智能技术的强化，不仅逾越了自然的限制，而且很有可能逾越人的限制，进而成为主宰人、支配人、控制人的技术形式，将无法回应人类社会发展的伦理诉求。三是道德伦理编码嵌入人工智能的规范性结构时，既存在正当性辩护的困境，也存在法理性的质疑，这是对于传统伦理提出的新挑战。其次，从人类的伦理认知角度来看，正确认识人工智能的伦理地位，积极避免人工智能带来的伦理失范，是推进人工智能技术的前提。人工智能不仅仅是单纯的工具性“智能机器”，作为对人类智能的模仿或者模拟，其目标是成长为高阶智能形态，这要求必须在其中嵌入道德因子。随着人工智能的工具性力量日益增强，越应强化相关规范性价值，对技术能力的价值规范和伦理规范的强调，是进一步提升人工智能化水平的重要保障。最后，从人机关系的伦理模式来看，当前以人为主导的人机关系模式，具有单纯的规范性取向，即人类已有道德能力和水平决定了人工智能的道德能力建构水平。如果人类在道德问题的判别方面具有不确定性，再加之人类个体道德经验的有限性，那么人工智能造成的伦理冲突将表现得更加突出。
我们当前所面临的人工智能伦理风险，一方面是传统伦理情境、伦理形态面临着总体性困境，人工智能不断解构传统伦理，并在日渐紧张的伦理冲突中提出愈加迫切和急需解决的伦理问题；另一方面是人与自身造物之间关系模式面临解体与重塑，人类自身的伦理禀赋与人工智能的伦理地位之间存在着一定矛盾，特别是在技术力量全面突破人类智慧的时候，如果没有有效的伦理建构和调适，人类社会将会在“技术决定论”中迷失伦理和道德责任。
建构和谐共生的伦理关系
在推动人工智能技术发展水平的过程中，我们不仅在创制“提高人类劳作效率”的机器，也在创制“提升人类思维能力”的机器，更是在创制“契合人类伦理责任”的机器。为此，我们应顺应时代对人工智能发展的新要求，积极进行伦理调适。
其一，明确目标，厘清人机责任。人工智能的伦理调适，其终极目标在于增进人类利益，促进人类整体发展。只有将人工智能发展置于人类发展的历史高度，才有助于构建“人—机命运共同体”。一切都从人类利益出发，是人工智能伦理规范的最根本要求。所有创制人工智能的人类个体，必须把全人类共同利益放在第一位，并且在人机合作中重新定义人类利益，使其更加符合时代发展的新要求。与此同时，我们还必须厘清人机责任，这是责任伦理的重要体现。人工智能能够根据数据运算提供最优化行动方案，人类则会因为情感等直观因素作出情景类选择，这种行为模式生成途径的不同，决定了两者承担的责任伦理也必然存在差异。对于人工智能来说，其创制者、使用者、消费者，基于不同的情境承担着不同的责任伦理，这就要求我们从全过程角度重新诠释“人—机命运共同体”。
其二，制定原则，体现人文价值。人工智能作为一种技术发展到现在，其工具性一面有了长足的进步和体现。而在人工智能伦理挑战日益凸显的今天，必须在人工智能发展过程中厚植深厚人文价值尺度。首先，必须遵循开放合作原则。鼓励跨学科、跨领域、跨国界的交流合作，推动不同组织和部门及社会公众在人工智能发展与治理中的协调互动。开展国际交流对话与合作，在充分尊重各国人工智能治理原则的前提下，推动形成具有广泛共识的国际人工智能治理框架和标准规范。其次，必须谨守伦理底线。人工智能发展在很多领域事实上正不断突破界限、挑战伦理底线。在涉及伦理道德根本问题，如维护公平正义、保护隐私等时，必须谨慎对待人工智能越界可能带来的严重后果，该坚守住的底线一定要守住，该厘清的界限一定要厘清。最后，必须体现人的目的性。人工智能系统被设计和使用的全过程，始终都应与人类尊严、权利、自由和文化多样性理想一致。人工智能创造的繁荣局面，应被广泛地共享，惠及全人类。
其三，重构伦理形态，协同主体关系。传统伦理形态面临着时代性重构，人类思维和道德情境都在技术社会中被重新认识和改造，场域的深刻变化要求我们重构当代伦理形态。具体而言，重构人工智能时代伦理形态的核心在于构建人机协同合作新模式，这是基于合作化道德准则做出的化解伦理风险、重塑伦理意蕴的理性选择。通过自主学习和深度学习，引导人工智能在人机共生的基础上不断升级，进而提高道德责任能力。通过人工智能在相关伦理问题上的反馈结果，人类自身要提升理性反省和学习能力，从对人工智能道德的单向度要求，转向追求达成人机交互主体间的道德共识。人机之间的相互学习和伦理共鉴，能够不断丰富人机关系的时代内涵，在伦理调适中不断变革传统伦理形态，构建出主体间性的伦理新形态，最终实现人机和谐共生。（作者：夏少昂南京大学社会学院）
搞AI（人工智能）都要掌握哪些知识
大家好，我是YESLABAI的产品总监，大家可以叫我小产。
那个啥，YESLAB的华为AI课程HCNA快开班了，很多后续的AI课程也会很快陆续和大家见面。面对铺天盖地的咨询，我认为自己很有必要解答一下大家经常提出的疑问。
话说，在过去几个月，售小姐姐们最常被问到的问题是，学AI都要掌握哪些知识呢？今天我就回答一下大家的这个问题。
如果上网查查，你会发现各方牛人们都在说，入门级的AI玩家需要至少拥有：
•包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计在内的大学数学知识；
•使用一种到多种编程语言的能力，如Python、C++、Java；
•比较熟练的英语阅读能力，用于阅读论文；
•相当的人工神经网络知识；
•……
等会儿啊，我还没说完，你们怎么都走了……
别着急啊，上面只是间接引语，我还没说我的看法呢。上述技能确实是从业AI领域所需的几大技能，但是这并不表示所有人都必须熟练掌握所有的技能。所以，一听学AI就觉得高不可攀的朋友，真的不用过于担心这个问题。
下面，我来逐项地和大家分析一下，上述技能是不是学习AI必须掌握的知识和技能；如果不是必备技能，那么掌握它们有哪些好处，不具备又会遇到哪些问题。
一、大学数学基础
很多朋友兴致勃勃地准备从事AI，但是一听到学习AI需要掌握大学数学基础知识，立刻感觉自己受到了10000点伤害，其实没有必要啊。
首先，大家在大学里面学习数学课程的侧重点是逻辑推论和举一反三。上课的时候，老师疯狂点击PPT演示推导过程和求解例题，大家则在下面兴致勃勃地……刷微信。
不过，在AI项目中学习这些数学课程，侧重点则是各类数学模型在AI中要如何使用，或者说如何在应用场合中套用这些数学模型。反而是平时数学上大家最头疼的那些推论啊、题海战术啊，在AI学习过程中可以暂时忽略掉。
不怕大家不信，熟悉数学模型的应用虽然特别简单，但有的时候还能反哺到推论的学习。所以，学不会大学数学课程的朋友，说不定反而能在我们的AI课程上找到突破，实现借道超车呢。
总而言之，即使是那些大学数学课基本都用来刷朋友圈的学渣同学，你们也可以应付AI课程的学习。打个比方，如果大学数学课程是教大家研发汽车，我们AI课程中的数学部分就是教大家学开车。
那么，如果我不想去掌握这些数学知识，可以学习AI吗？
可以，其实AI从业者中，拥有强大数学背景、数学知识足以支持一切AI应用场合的人依然是少数。只是，数学基础的缺陷，容易导致大家在从业中遇到一些障碍。那时，大家就需要按照查字典的方式，有针对性地去补充项目中用到的那个数学知识点了。另外，完全不掌握这些数学知识，学习人工神经网络的过程可能会痛苦一些。
二、编程语言
完全不会编程的人可以从事AI吗？
其实可以，不会写代码的AI从业者数量并不少。在AI领域，有一些拥有丰富从业经验的人喜欢大量钻研前沿的科技论文，然后构想怎么把这些最新科技动向投向产业。这类人群往往并不写代码，他们也不会写代码，但他们对于前言科技发展的眼光是敏锐而独到的。怎么说呢？程序猿的工作是满足AI的应用需求，这种人的工作是提出AI的应用需求，也就是充当PM。
所以，编程语言只是AI的实现工具，把编程语言培训美化成AI培训只是培训机构的宣传策略。YESLAB也一直强调，不讲人工神经网络的AI培训都是耍流氓。
不过在这里，小产还是得把丑话说在前面，拥有大量论文积累但不会写代码的人大量存在，并不代表大家应该这样规划自己的职业发展路径。对于新入行的朋友，把广泛阅读科技论文当成绕过学习编程语言的近路，有可能会在入行时遇到求职问题，因为一家企业很难相信一个没有写代码能力、也没有从业经验的新人在AI前沿科技方面能够拥有独到的眼光。
要不然，YESLABPython课程了解一下？
三、阅读论文
阅读科技论文的重要性，小产在前面刚刚介绍过了。那么，对英语阅读能力没有信心，或者不想在论文库里皓首穷经的人可以从事AI吗？
可以，只不过这样一来，大家的职业发展就会遇到瓶颈，或者说会固定在长期从事一线工作的状态。当然，长期从事一线工作也没有什么不好，只是如果大家关注大企业的AI人才需求，一定会发现它们都是十分青睐于那种同时拥有编写代码能力，和积累了大量前沿论文的人才。
那么，很多朋友可能想问，阅读科技论文对英语的要求是什么水平呢？
这么说吧，如果大家雅思阅读考到8.5以上，或者托福阅读考到28……
回来回来，我是说，如果大家四级都考不过，那也不要紧……
英语和数学确实是很多人的老大难，销售小姐姐们也确实反映很多朋友在咨询时都提出了论文阅读的问题。其实，英文水平的提升和论文阅读量的积累都是一个循序渐进的过程，可以提高大家职业发展的上限，但是并不会影响大家进入AI这个行业。
当然，小产注意到大多数负责任的AI培训机构为了消除这个门槛，都在课程中插入了一些论文带读的分享课。YESLABAI公会也决定在例行活动中，适时地选取一些在业内公认很有价值的经典科技论文，和一些比较有潜力的前沿科技论文来为大家进行带读，帮助大家彻底消除英语阅读障碍对诸位了解AI领域前沿科技动态造成的影响。
英文的事情，AI公会可以搞定，近期优惠呦。
四、人工神经网络
如果大学的专业与人工智能不相关，那么人工神经网络可能是大家在大学期间完全没有接触到的一个领域。于是，也有很多人问，不懂人工神经网络可以从事AI吗？
答案是可以，但是不推荐。说的直观一点吧，完全不懂人工神经网络从事AI，就像你在肯德基点了一份老北京鸡肉卷，然后告诉KFC的小姐姐不要加鸡肉。
确实，有很多根本不懂人工神经网络的人也在从事AI行业。在个别知名企业的认证培训体系中，也弱化了人工神经网络知识所占的比重。这是因为这些跨国企业的认证培训体系是服务于推广自身产品的，人工神经网络作为它们产品的核心技术架构，已经集成在了产品内部，受训者未来在工作中扮演的角色只是在它们产品的平台上用编程语言调试它们。
这种简化人工神经网络知识在培训体系中所占比重的做法，对于厂商的好处是明显的，毕竟有能力承担人工神经网络教学的人在行业中凤毛麟角，而培训师资人数受限则会限制产品推广的效果。学习这种课程的人只要拥有编程基础就可以比较快地上手，但却会在开源的时代背上比较浓重的厂商背景，压缩了职业发展的空间。当然，大多数厂商的认证培训体系，包括华为推出的HCNA认证中，还是会包含对人工神经网络的介绍。
其实，人工神经网络并不是太高深的技术。它说白了就是始于大脑仿生学的一种逻辑图，如果其中不包含数学函数，看上去比计算机网络的拓扑图都要容易很多。大家完全不需要特别担心这部分内容学不会啊。
总之，相比于担任网络工程师，从事AI技术人员的门槛确实提高了。根据入门同学大学各类基础课程的掌握水平不同，我认为门槛大概提高了10%-30%。但门槛的提高客观上增加了这个行业从业者的含金量，让从业者仅凭一段短时间内的集中投入，就可以拥有一份薪酬更加可观的体面工作。所以，有句话怎么说的来着？一件事的对与错，取决于你看待它的角度。
最后，相信大家也看明白了。这篇文章通篇就是向大家传达一个理念：学AI不怕起点低，AI从业者也不都是全才。
不过，凡事都得有个度。前一阵，一位销售小姐姐问我，有个咨询的大哥哥问她，不会数学，不懂人工神经网络，不想学编程，也不打算读论文，能不能直接搞AI？
（THEEND）
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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