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人工智能发展及职教变革
时间：2020/2/10 15:23:06 作者：admin 来源：www.blogome.com 阅读：1006 评论：0内容摘要： 摘 要：过去几十年人工智能技术突飞猛进，已经从设计走向真实的世界，渗透到各行各业，成为社会的一种重要驱动力量，也必将对就业市场产生深刻的影响．职业院校作为技术、技能型人才输出基地，需要在专业、课程设置上做出相应调整，以培养适应新技术需求的人才．本文围绕人工智能概念，介绍其起源...摘 要：过去几十年人工智能技术突飞猛进，已经从设计走向真实的世界，渗透到各行各业，成为社会的一种重要驱动力量，也必将对就业市场产生深刻的影响．职业院校作为技术、技能型人才输出基地，需要在专业、课程设置上做出相应调整，以培养适应新技术需求的人才．本文围绕人工智能概念，介绍其起源基础、发展历史、研究趋势及产业发展趋势，以期给读者一个较为详尽的人工智能知识背景．在人才培养方面， 文中提出，需要针对 4 类就业人员的知识、技术需求而设置相应的专业和课程，包括人工智能研究、开发、行业及使用人员．近年来，人工智能技术（ AI ： Artificial Intelligence）飞速发展．比如在图像识别方面， 2016 年， 人工智能系统的错误率从 2011 年的26%降至 3%之内，而人类识别错误率则在 5%左右（ ImageNet 竞赛 [1] ）； 2016 年 Google DeepMind 开发的 AlphaGo 系统击败世界围棋冠军[2,3] ，2017 年新版本 AlphaGo Zero 能以 100-0 的绝对优势战胜旧版本[4,5]；2018 年，Microsoft 的机器翻译系统在将汉语新闻翻译成英语方面达 到了人类的质量水平[6]．这些里程碑式的技术突 破意味着人工智能技术至少在某些特定领域已经 达到或超越人类自身的能力．而在产业发展方面， 人工智能市场价值预计将从 2017 年的 160 亿美元达到 2025 年的 1906 亿美元，年均增长率达36.62%[7]，产业涵盖各个领域，包括人工智能专业领域（如自然语言处理、机器人、机器视觉、语音识别及相关硬件等等）及在其它领域的应用(即人工智能+)，如医疗健康、金融、教育等[8]17，人工智能的推进甚至被称为“第四次工业革命”[9]，人工智能已然成为一个通用而且非常热门的行业．随着人工智能技术的推进，其在提高人类生产效率的同时，也会通过自动化取代部分职业，取代比例可能高达 47%[10]，而对于职业院校毕业生， 这个比例可能更高．所以，对于在我国占据着半壁江山地位的职业教育，作为技术、技能、应用型人才培养的基地，尤其需要快速反应，及时调整自己的专业、课程设置，以培养具有人工智能专业背景的人才．1人工智能简介
1.1定义那么，到底什么是人工智能？事实上这并没有一个精确、全球通用的定义．这里，我们采用斯坦福大学Nils J. Nilsson 教授的一个定义[11]：“人工智能是致力于让机器智能化的活动，而智能是让一个物体正常运作并对所处环境有所预见的能力．”这里， 我们不妨再看看斯坦福大学 John Mccarthy 教授的另一个定义[12]：“人工智能是制作智能机器（尤其是智能化的计算机程序）的科学与工程，它与利用计算机去理解人类智慧的类似工作很相关，但人工智能不限制在生物上可观察的那些方法．”从以上定义不难看出，人工智能即让机器或系统变得智能化的技术总称，这与其它一些定义不谋而合，只是表述方式不同，比如，“让系统像人类一样思考、行动”，或者，“让系统理性思考、行动”等等[13]．人工智能隶属于计算机专业领域，是计算机学科的一个分支，涵盖逻辑、搜索、模式识别、知识表示、知识结构、演算、常识与推理、经验学习、深度学习等方面，其应用技术范围也极广，如游戏、自然语言理解、语音识别、计算机视觉、专家系统等等，并运用到各行各业．所以人工智能亦是一个多学科融合的领域， 人工智能教育也是针对所有人的计算机学科教育的一部分． 有些发达国家甚至将其纳入STEM（科学、技术、工程和数学）教育体系并越来越重视，从学前教育到高中教育，贯穿到整个教育阶段，以让学生具备计算思维、数据思维能力[14,15]．在 AI 的发展历程中， 也出现过各类 AI（或名称），如“逻辑学派”、“连接学派”、 “弱 AI”、“强 AI”等． 截止到 1980s， AI 主要是符号学派或逻辑学派（“Logicist”），即 GOFAI（“Good Old-Fashioned AI”：“老式人工智能”），主要运用逻辑代表和逻辑推理[11]413 ．但随着“AI 冬天”的来临，人们开始怀疑逻辑在 AI 中的作用．与 GOFAI 相对应的是“ 连接学派”（ “Connectionist”）或“大脑模式”（“brain- style”），主要基于神经网络．1.2起源基础人工智能领域牵涉极广，与哲学、逻辑、统计学、概率学、经济学、神经学、心理学、计算机工程、控制理论以及语言学等都相关， 因为从中都可能找到让机器变得智能化的线索， 人工智能的发展也离不开这些学科的发展．比如，统计与概率学科，人类在推理和决策的时候几乎都要面对不确定性因素，而量化不确定性则是统计和概率学的内容；比如，神经学可以帮助回答大脑怎样运作、思维怎样产生之类的问题，而这对于人工智能至关重要．现在，深度神经网络已成为人工智能中的一个重要学习方法． 其它学科如计算机工程、控制论、语言学以及经济学等亦同人工智能密切相关．比如，控制论对于设计一个平衡、稳定和优化的系统很有帮助；语言学与知识表示、语法等内容相关；经济学可以提供理性决策中的理论依据；计算机工程提供软、硬件支持，使得人工智能系统的发展成为可能；至于哲学与逻辑，古希腊哲学家亚理斯多德提出的演绎推理法为如何“自动化”人类的推理过程提供线索，尽管现在的逻辑推理形式会复杂得多，甚至可以将整个法律条文和法律案件辩护自动化；心理学研究思考过程与行为，其强化刺激（或强化学习）、奖励过去的观点已成为人工智能领域一个众所周知的策略；认知学试图揭秘大脑内部的机理，为人工智能提供线索，而人工智能也为该学科理解大脑提供新的思维方式．1.3发展历史人 工智能领域于 1956 年达特茅斯（Dartmouth）的一个会议上正式产生，基于一个“人工智能暑期研究项目”，目的在于探寻让机器模拟智能的方法，“人工智能”（“Artificial Intelligence”）一词也首次在此提出[16] ．虽然1956 年的会议被认为创建了一个统一的人工智能领域，包括研究群体和研究方向，其许多技术、思想早已经存在，如逻辑推理、概率、统计等在18、19 世纪就已经存在，甚至更早．人工智能的几个重要分支在 1950s-1970s 年间形成，包括探寻 式搜索 （ heuristic search ）、 机器视 觉（ computer vision ）、自 然语言处理（ natural language processing ）、 移 动机器 人 （ mobile robotics）、机器学习（machine learning）、神经网络（ artificial neural networks ）及专 家系统 （expert system）等．技术持续发展，直至 1980s 中期，被称为“人工智能的冬天”．而 1990 年代人工智能领域重新兴起，技术的进步也使得基于真实数据的系统制造变得更加可行．人工智能各发展时间段见表 1[11]．
表1 人工智能发展历史简表[11]
2人工智能研究及产业趋势
2.1研究趋势可以说人工智能在过去十几年间已经从设计 走向真实的世界，并成为社会的一种重要驱动力 量，给我们的日常生活带来影响，从简单地制造 智能机器到制造可以与人交互并且可靠的智能机 器．这其中最主要的驱动因素是机器学习技术的 日益成熟，这得益于云计算资源和通过网络收集 的大量数据的支持；而机器学习则主要是基于深 度学习的大力推进．当然，也离不开硬件技术的 飞速发展，使得一些基本操作成为可能，如感知、知觉、物体识别等；另外，新兴平台、市场对数 据产品的需求，以及受经济利益驱动去开发新市 场、新平台等因素都有力促进了人工智能相关研究的发展．现在，有些领域变得非�！叭让拧�，包括：�。�1）大规模的机器学习（超大数据集）；（2）深度学习（如卷神经网络用于视觉及其它感知：音频、对话、自然语言处理等）；（3）强化学习；（4）机器人、机器视觉；（5）自然语言处理；（6）协作系统；（7）大众索源模式和人力计算；（8）算法游戏理论（如市场平衡）和计算社会选择（如何在各选项中综合排序）；（9）物联网；（10）神经计算，等等．总之，数据驱动的热潮替代了人工智能一些传 统的方向（如逻辑知识表示与推理、计划、贝叶斯推理）．专家预测[17]，在接下来的十几年间，研究 趋势包括：（1）与人交互、熟悉周围人物特点并专 门为其设计的系统，寻找新方法以交互、可扩展的方式去教机器人；（2）物联网系统和云（人工智能 可以帮助处理其所带来的巨量信息）；（3）人工智 能的社会属性、经济属性．在接下来的几年中，新 的感知、物体识别模式以及对人安全的机器人平台 将增加，数据驱动的产品和市场也将增长．专家还 预测，一些传统的方向可能会重新获得重视，主要 是因为各类专业人员会逐步意识到这种端-到-端的 深度学习方式所不可避免的局限性．研发人员、各 行业专业人员、使用人员需了解、涉猎人工智能各 领域在第一个 50 年中的重要进展，也需了解其它相关领域进展，如控制理论、认知学和心理学等， 以便更好地参与、推进人工智能系统的研究、设计、开发和运维．2.2产业发展趋势随着人工智能技术的发展，其产业发展也非常迅速，包括人工智能专业领域（如自然语言处理、机器人及相关硬件等）及其在各行各业的应用（即人工智能+），如交通、执法、教育、安防等等，覆盖各个领域．据统计[8]，在中国， 人工智能在医疗健康、金融、商业 3 个领域应用的企业最多，分别占 22%、14%和 11%．这种集中分布趋势与全球分布类似，如图 1 所示．另外，据统计，金融、教育、自动驾驶领域应用的年均增长率最快，超过 40%[8]．
图1 全球人工智能企业分布：专业领域和各应用领域（AI+）[8]
3人工智能对专业技术教育的影响
3.1对人才培养目标的影响有分析指出，人工智能将取代 3%-47%的工作机会，而且主要集中在低到中的技术技能层次， 这不得不让人怀疑，是否职业院校毕业生受到的冲击、被人工智能取代的可能性更大，甚至有人提出“人工智能倒逼职业院校变革”．所以职业教 育作为我国教育体系的一个重要组成部分，作为 技术、技能、应用型人才培养的基地，在人工智 能技术革新背景下需要快速应对，以培养适合市场需求、掌握新技术的人员．有人说，不能再选会计专业，因为容易被机器取代，可是，事实真是这样吗？那么，谁去开发、设计这样一个会计自动化软件？谁去将会计专业的知识“输入”给程序，让其可以自动计算税率和财务报表？谁去运维这样一个系统？这些，都需要具备人工智能知识背景和会计专业背景的人员去完成．有文章指出[18,19]，在信息化时代，市场每失去一个就业机会，就会创造 3.6 个工作机会．所以，职业院校需及时调整人才培养目标，从培养会计软件系统的操作人员到培养可以参 与 设 计 、 开 发 （ 甚 至 研 究 ） 、 运维、调控一个全自动化、智能化系统的专业人员．准确预测人工智能背景下未来就业工种的变化还比较困难，但是，现阶段职业院校需及时系统、科学布局专业与课程，融入人工智能知识， 以培养适应市场需要的系统开发、使用以及可以参与设计系统的行业专业人员，甚至可以分层教学，为培养计划继续深造的科学研究人员打好基�。喽杂谄渌矫娴挠跋�，对人才培养目标的改变可能是人工智能对职业院校最大的影响．上一页1
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